19、自然启发计算：人工免疫系统的原理、算法与应用

自然启发计算：人工免疫系统的原理、算法与应用

人工免疫系统（AIS）是受生物免疫系统启发而发展起来的计算方法，在解决复杂问题方面具有巨大潜力。本文将深入探讨AIS的相关理论、算法以及实际应用。

1. 免疫系统相关理论

• 克隆选择理论
  克隆选择理论解释了抗原刺激时适应性免疫系统的工作方式。免疫系统仅在免疫细胞能够识别抗原底物时才使其增殖，T细胞和B细胞都要经历克隆选择。B细胞的抗原受体与抗原相互作用后，会激活并分化为浆细胞或记忆细胞。在此之前，B细胞会进行复制并经历体细胞超突变，产生多样化的B细胞群体。浆细胞产生大量抗原特异性抗体，有助于消除抗原，产生有效的免疫反应。记忆细胞则留在宿主体内，在未来遇到相同或相似抗原时引发快速的二次反应，这就是获得性免疫。
• 免疫网络
  免疫网络虽未被免疫学家广泛接受，但为AIS的创建铺平了道路。B淋巴细胞形成的连贯网络有助于免疫系统实现免疫记忆，即对曾遇疾病能更快速、高效地做出反应。B细胞上的互补位与其他B细胞上的独特位匹配，引发B细胞相互作用，刺激或激活B细胞。同时，B细胞间存在抑制作用以控制这种相互作用。这种网络中的B细胞相互作用被认为能形成稳定的记忆结构，即使抗原不存在时也有助于记忆细胞的保留。
• 负选择
  大部分AIS工作基于负选择过程。淋巴细胞既能对病原体抗原反应，也可能对宿主细胞物质反应，引发自身免疫，损害宿主。负选择可保护机体免受自身反应性应答影响。淋巴细胞合成时会发生体细胞超突变，部分淋巴细胞可能识别自身抗原。在胸腺中，T淋巴细胞经历负选择。胸腺的血 - 胸腺