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    淺談人工免疫算法

    2018-09-28 10:37:26姚思雨陳志康
    東方教育 2018年26期
    關鍵詞:親和力免疫系統(tǒng)淋巴

    姚思雨 陳志康

    摘要:本文對人工免疫算法進行簡要介紹,主要包括自然進化中的生物免疫,人工免疫的概要,在此基礎上還說明了免疫算法和免疫系統(tǒng)的對應關系。

    關鍵詞:生物免疫;人工免疫;免疫算法和免疫系統(tǒng)的對應關系

    一、引言

    進化算法是以自然進化的思想為基礎,基于生物進化的過程機制求解問題的自組織、自適應的人工智能技術。它依照達爾文的遺傳變異理論,即生物進化是由生物的遺傳、變異、競爭、自然選擇、交叉來實現的。進化算法是建立在生物模型的基礎上的一種基于機器學習的隨機搜索技術,通過采用編碼來表示復雜的結構。用個體來表示單個編碼,編碼的集合稱為種群,個體進行遺傳的過程就是進化的過程,最終獲得一些具有較高性能指標的編碼。進化算法中涉及編碼,適應度函數和遺傳算子等基本要素。

    實踐證明,僅僅使用遺傳算法或者以其為代表的進化算法在模仿人類只能處理事物的能力時遠遠不足,必須更加深層次地挖掘與利用人類的智能資源。所以,研究者力圖將生命科學中的免疫概念及其理論應用于遺傳算法,在保留原算法優(yōu)良特性的前提下,力圖有選擇、有目的地利用待求問題中的一些特征值信息或只是來抑制優(yōu)化過程中出現的退化現象,這就是免疫算法。人工免疫算法具有分布式,并行性,自學習,自適應,自組織,魯棒性和凸顯性的特點,本文將對免疫算法進行簡要的介紹。

    二、自然進化中的人生物免疫

    生物免疫系統(tǒng)是生物進化過程中通過識別“自己”和“非己”,清除抗原性異物,保護自身免受致病細菌,病毒或病原體異物的侵襲的重要防護機制。免疫系統(tǒng)由三部分組成,分別是免疫淋巴組織,免疫活性細胞和抗原抗體。免疫淋巴細胞按照作用不同又分為中樞淋巴細胞和周圍淋巴細胞。前者包括胸腺,腔上囊,骨髓和腸道淋巴組織;后者包括脾臟,淋巴結和全身各處的彌散淋巴組織。這些器官和組織共同協(xié)作,調節(jié)人身體的免疫功能。免疫活性細胞是能受抗原刺激,并引起特異性反應的細胞。在生物學中,將它分為T淋巴細胞和B淋巴細胞兩種。

    T淋巴細胞又被稱為胸腺依賴性淋巴細胞,它是由胸腺內的淋巴干細胞在胸腺素的影響下增殖分化而成的。T淋巴細胞主要分布在淋巴結的深皮質區(qū)和脾臟中央的胸腺中央動脈的胸腺依賴區(qū),收到抗原刺激時首先轉化為淋巴細胞,然后分化成免疫效應細胞,參與免疫反應。它用作調節(jié)其他細胞的活動以及直接襲擊宿主感染細胞。B淋巴細胞又叫做免疫活性細胞,是由腔上囊組織中的淋巴干細胞分化而成,來源于骨髓淋巴樣前體細胞,主要分布在淋巴結,血液,脾,扁桃體等組織和器官中。B細胞受抗原刺激后,首先轉化成漿母細胞,然后分化成漿細胞,分泌抗體,執(zhí)行細胞免疫反應。

    抗原一般是指誘導免疫系統(tǒng)產生免疫應答的物質,包括各種病原性異物以及發(fā)生突變后的自身細胞等??乖哂写碳C體產生抗體的能力,也具有與其所誘生的抗體相結合的能力。 抗體又稱免疫球蛋白,是能與抗原進行特異性結合的免疫細胞,其主要功是識別、消除機體內各種病原性異物。

    免疫細胞表面的抗體和抗原的化學基都是復雜的含有電荷的三維結構,只要抗原和抗體之間的結構與電荷之間互補就有可能結合,這種結合的強度就是親和力。高親和性突變的細胞有生長增殖的優(yōu)先權,而低親和性突變的細胞則選擇性死亡,這種親和力成熟的過程有利于保持在后繼應答中產生高親和性的抗體??寺U增期間產生的變異使免疫系統(tǒng)能適應不斷變化的外來入侵??乖M入機體后,免疫細胞對抗原分子的識別、活化。分化,這個過程是免疫系統(tǒng)各部分的綜合體現,包括抗原提呈,淋巴細胞活化,特異識別,免疫分子形成,免疫效應以及免疫記憶等一系列的過程。

    抗原初次進入抗體后,免疫系統(tǒng)就產生應答,通過刺激有限的特異性克隆擴增,迅速產生抗體,以達到足夠的親和力閾值,消除抗原,并對其保持記憶,以便下次遭到同樣的抗原時更快速的做出應答。初次應答的過程比較慢,使得免疫系統(tǒng)有時間建立更加具有針對性的免疫應答。機體受到相同的抗原再次刺激后,多數情況下會產生二次應答。由于有了初次應答的記憶,所以二次應答反應更加及時迅速,無需重新學習。免疫系統(tǒng)通過免疫細胞的分裂和分化作用,可產生大量的抗體來抑制各種抗原,具有多樣性,免疫系統(tǒng)執(zhí)行免疫防衛(wèi)能力的比較細胞為淋巴細胞。當抗原入侵抗體后,B細胞分泌的抗體與抗原發(fā)生結合作用,當他們之間的結合力超過一定限度時,分泌這種抗原的B細胞將會發(fā)生克隆擴增。克隆細胞在其母體親和力的影響下,按照與母體親和力成正比的概率對抗體的基因多次重復隨機突變及基因塊重組,進而產生種類繁多的免疫細胞,并獲得大量識別抗原能力比母體強的B細胞。這些識別能力較強的細胞能有效纏住入侵抗原。當細胞達到最好親和力,免疫系統(tǒng)就會通過記憶進行大量復制,并直接保留,因而同樣具有記憶能力和克隆能力。當新的抗原入侵或某些抗體大量復制而被破壞免疫平衡時,通過免疫系統(tǒng)的調節(jié),可以抑制嘗試過高或相近的抗體再生能力,并實施精細進化達到重新平衡,因而具有自我調節(jié)能力。

    三、人工免疫概要

    人工免疫算法作為一種智能計算方法,它與人工神經網絡,進化計算自己智能集群一樣,都屬于基于生物隱喻的仿生計算方法,都來源于自然界中生物信息處理機制的啟發(fā),并用于構造能夠適應環(huán)境變化的智能信息處理系統(tǒng),是現代信息科學與生命科學相互交叉滲透的研究領域。免疫算法的基本思想包括產生初始群體,根據先驗性知識抽取疫苗,計算抗體的適應度,收斂判斷,產生新的抗體。每一代抗體主要通過兩條途徑產生,分別是基于遺傳操作產生新抗體,采用賭輪盤選擇機制,反之,交叉和變異算子均采用單點方式產生抗體。

    四、免疫算法與免疫系統(tǒng)的關系

    免疫算法是借鑒了免疫系統(tǒng)的學習性、自適應性以及記憶機制等特點而發(fā)展起來的一種優(yōu)化組合方法,在使用免疫算法解決實際問題時,各個步驟都與免疫系統(tǒng)有對應關系。其中根據疫苗修正個體基因的過程即為接種疫苗,其目的是消除抗原在新個體產生時帶來負面影響。免疫系統(tǒng)中的抗原對應的就是算法中要解決的問題,最佳的解向量就是抗體,問題分析的過程可以看作是抗原識別,經過聯想過去的成功解,優(yōu)良解的復制保留,剩余候選解的消除過程,利用免疫算子產生新抗體,根據適應度的分析來判斷含有解決問題的關鍵信息。人工免疫算法較遺傳算法來講,在個體更新,選擇算子,維持多樣性等方面具有很大的改進。這種算法有著明確的搜索方向,具有潛在的并行性。

    參考文獻:

    [1]許國根,賈瑛著,實戰(zhàn)大數據,北京,清華出版社,2017.

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