10、人工免疫系统在现代计算中的应用与优化

人工免疫系统在现代计算中的应用与优化

1. 引言

随着计算科学的不断进步，人工免疫系统（AIS）作为一种新兴的计算方法，逐渐受到广泛关注。AIS借鉴了自然界免疫系统的特性，如学习、记忆和适应，应用于复杂问题的求解中。本文将深入探讨AIS的基本原理、应用场景及其优化方法，特别关注其在多目标优化、异常检测和数据挖掘中的应用。

2. 人工免疫系统的基本原理

2.1 免疫系统的生物学基础

免疫系统是生物体的一种复杂防御机制，能够识别并抵御外来病原体。其核心功能包括识别非自身物质（如细菌、病毒）、记忆已知病原体以便快速响应再次感染，以及通过适应性免疫应答提高免疫力。这些特性为人造免疫系统提供了灵感。

2.2 人工免疫系统的构建

人工免疫系统模仿自然免疫系统的结构和功能，主要包括以下几个组件：
- 抗原（Antigen） ：代表待解决问题中的目标或威胁。
- 抗体（Antibody） ：表示候选解决方案。
- 克隆选择（Clonal Selection） ：模拟免疫细胞增殖的过程，通过复制高亲和力抗体来增强系统性能。
- 负选择（Negative Selection） ：排除那些与自身相似的抗体，避免误报。

组件	描述
抗原