9.2.1  免疫算法概述

免疫算法是对生物免疫系统机理抽象而得的，算法中的许多概念和算子与免疫系统中的概念和免疫机理存在着对应关系。为了便于更好地说明免疫算法，下面阐述几个常用的免疫系统概念：

抗原：是指能够刺激和诱导机体的免疫系统使其产生免疫应答，并且能与相应的免疫应答产物在体内或体外发生特异性反应的物质。

抗体：是指免疫系统受抗原刺激后，免疫细胞转化为浆细胞并且产生能与抗原发生特异性结合的免疫球蛋白，该免疫球蛋白即为抗体。

抗原识别：通过表达在抗原表面的表位和抗体分子表面的对位化学基进行相互匹配选择完成识别，这种匹配过程也是一个不断对抗原学习的过程，最终能选择产生最适当的抗体与抗原结合。

疫苗：根据进化环境或者待求解问题的先验知识，所得到的相对最佳个体基因的估计。

抗体抗原的亲和力：抗体与抗原之间的结合能力。亲和度越高，免疫细胞与抗原的结合力越强，免疫细胞质量越好。

记忆细胞：指免疫系统将能与抗原发生反应的抗体作为记忆细胞保存记忆下来，当同类抗原再次侵入时，相应的记忆细胞被激活而产生大量的抗体，缩短免疫反应时间。

克隆：一般是指生物的增长过程。

免疫算法是将待求解的问题看作抗原，问题的解对应为抗体。在使用免疫算法解决具体问题时，首先要把需要解决的问题抽象成抗原形式，再产生初始抗体。接着计算抗体与抗原、抗体与抗体之间的亲和性，也就是对问题解的评估，根据评估结果，对记忆细胞进行更新。再通过免疫算子产生新的抗体，对新的群体进行评估，若终止条件满足，则其为该问题的最佳解，否则重新计算亲和性，进行下一轮的克隆选择，直至满足终止条件为止。免疫系统和免疫算法之间的比较见表9-1。

表9-1 免疫系统和免疫算法的比较