1、探索人工免疫系统及其在多目标优化中的应用

探索人工免疫系统及其在多目标优化中的应用

1. 引言

人工免疫系统（Artificial Immune Systems, AIS）是一种模仿生物免疫系统的计算模型，广泛应用于机器学习、优化问题等领域。生物免疫系统具有学习、记忆和适应等特性，这些特性使得人工免疫系统在处理复杂问题时表现出色。本文将深入探讨人工免疫系统的基本原理及其在多目标优化中的应用，特别是基于超体积选择的多目标人工免疫系统（Multi-Objective Artificial Immune System based on Hypervolume, MOAIS-HV）。

2. 人工免疫系统的基本原理

2.1 生物免疫系统的启发

生物免疫系统通过识别和消除外来病原体（如细菌、病毒等）来保护机体。它具有以下几个关键特性：

• 学习 ：免疫系统能够识别新的病原体并记住它们，以便在未来更快地应对。
• 记忆 ：免疫系统保留对抗病原体的记忆，从而提高未来的响应速度。
• 适应 ：免疫系统能够适应不断变化的环境，产生新的抗体以应对新威胁。

这些特性为人工免疫系统的设计提供了灵感。人工免疫系统通过模拟这些生物特性来解决复杂的计算问题。

2.2 人工免疫系统的核心组件

人工免疫系统主要包括以下几个核心组件：

• 抗体（Antibodies） ：代表系统的当前状态或解。