43、人工免疫模型：克隆选择理论与网络理论模型解析

人工免疫模型：克隆选择理论与网络理论模型解析

在人工智能和计算智能领域，人工免疫模型是一类受到生物免疫系统启发而设计的算法和模型。这些模型在模式识别、数据聚类、优化等多个领域展现出了巨大的潜力。本文将深入探讨两种重要的人工免疫模型：克隆选择理论模型和网络理论模型。

克隆选择理论模型

克隆选择理论模型主要包括动态克隆选择算法（DCS）和多层人工免疫系统（Multi - Layered AIS）。

动态克隆选择算法（DCS）

在某些优化问题中，需要处理随时间变化的自身模式。为了解决这类问题，Kim和Bentley提出了动态克隆选择算法（DCS）。该算法基于Hofmeyr提出的人工免疫系统（AIS），其基本概念是将自适应淋巴细胞（ALCs）分为三种不同的群体：未成熟、成熟和记忆ALC群体。

DCS算法研究了三个参数对模型适应变化自身模式的影响，这些参数分别是耐受期、激活阈值和寿命：
- 耐受期 ：是ALCs能够变得对自身耐受的代数阈值。
- 激活阈值 ：用于确定成熟ALC是否满足成为记忆ALC所需的最小抗原匹配数。
- 寿命 ：表示成熟ALC在系统中允许存在的最大代数。

不同参数设置的实验结果表明：
- 增加寿命并降低激活阈值会使模型在检测真正的非自身模式方面有所提升。
- 当自身模式稳定时，增加耐受期会减少将自身模式误检测为非自身模式的情况；但当自身模式发生变化时，增加耐受期对误检测率没有显著影响。

DCS算法虽然能够逐步学习自身和非自身模