浅谈人工免疫算法

姚思雨 陈志康

摘要：本文对人工免疫算法进行简要介绍，主要包括自然进化中的生物免疫，人工免疫的概要，在此基础上还说明了免疫算法和免疫系统的对应关系。

关键词：生物免疫；人工免疫；免疫算法和免疫系统的对应关系

一、引言

进化算法是以自然进化的思想为基础，基于生物进化的过程机制求解问题的自组织、自适应的人工智能技术。它依照达尔文的遗传变异理论，即生物进化是由生物的遗传、变异、竞争、自然选择、交叉来实现的。进化算法是建立在生物模型的基础上的一种基于机器学习的随机搜索技术，通过采用编码来表示复杂的结构。用个体来表示单个编码，编码的集合称为种群，个体进行遗传的过程就是进化的过程，最终获得一些具有较高性能指标的编码。进化算法中涉及编码，适应度函数和遗传算子等基本要素。

实践证明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法在模仿人类只能处理事物的能力时远远不足，必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征值信息或只是来抑制优化过程中出现的退化现象，这就是免疫算法。人工免疫算法具有分布式，并行性，自学习，自适应，自组织，鲁棒性和凸显性的特点，本文将对免疫算法进行简要的介绍。

二、自然进化中的人生物免疫

生物免疫系统是生物进化过程中通过识别“自己”和“非己”，清除抗原性异物，保护自身免受致病细菌，病毒或病原体异物的侵袭的重要防护机制。免疫系统由三部分组成，分别是免疫淋巴组织，免疫活性细胞和抗原抗体。免疫淋巴细胞按照作用不同又分为中枢淋巴细胞和周围淋巴细胞。前者包括胸腺，腔上囊，骨髓和肠道淋巴组织；后者包括脾脏，淋巴结和全身各处的弥散淋巴组织。这些器官和组织共同协作，调节人身体的免疫功能。免疫活性细胞是能受抗原刺激，并引起特异性反应的细胞。在生物学中，将它分为T淋巴细胞和B淋巴细胞两种。

T淋巴细胞又被称为胸腺依赖性淋巴细胞，它是由胸腺内的淋巴干细胞在胸腺素的影响下增殖分化而成的。T淋巴细胞主要分布在淋巴结的深皮质区和脾脏中央的胸腺中央动脉的胸腺依赖区，收到抗原刺激时首先转化为淋巴细胞，然后分化成免疫效应细胞，参与免疫反应。它用作調节其他细胞的活动以及直接袭击宿主感染细胞。B淋巴细胞又叫做免疫活性细胞，是由腔上囊组织中的淋巴干细胞分化而成，来源于骨髓淋巴样前体细胞，主要分布在淋巴结，血液，脾，扁桃体等组织和器官中。B细胞受抗原刺激后，首先转化成浆母细胞，然后分化成浆细胞，分泌抗体，执行细胞免疫反应。

抗原一般是指诱导免疫系统产生免疫应答的物质，包括各种病原性异物以及发生突变后的自身细胞等。抗原具有刺激机体产生抗体的能力，也具有与其所诱生的抗体相结合的能力。 抗体又称免疫球蛋白，是能与抗原进行特异性结合的免疫细胞，其主要功是识别、消除机体内各种病原性异物。

免疫细胞表面的抗体和抗原的化学基都是复杂的含有电荷的三维结构，只要抗原和抗体之间的结构与电荷之间互补就有可能结合，这种结合的强度就是亲和力。高亲和性突变的细胞有生长增殖的优先权，而低亲和性突变的细胞则选择性死亡，这种亲和力成熟的过程有利于保持在后继应答中产生高亲和性的抗体。克隆扩增期间产生的变异使免疫系统能适应不断变化的外来入侵。抗原进入机体后，免疫细胞对抗原分子的识别、活化。分化，这个过程是免疫系统各部分的综合体现，包括抗原提呈，淋巴细胞活化，特异识别，免疫分子形成，免疫效应以及免疫记忆等一系列的过程。

抗原初次进入抗体后，免疫系统就产生应答，通过刺激有限的特异性克隆扩增，迅速产生抗体，以达到足够的亲和力阈值，消除抗原，并对其保持记忆，以便下次遭到同样的抗原时更快速的做出应答。初次应答的过程比较慢，使得免疫系统有时间建立更加具有针对性的免疫应答。机体受到相同的抗原再次刺激后，多数情况下会产生二次应答。由于有了初次应答的记忆，所以二次应答反应更加及时迅速，无需重新学习。免疫系统通过免疫细胞的分裂和分化作用，可产生大量的抗体来抑制各种抗原，具有多样性，免疫系统执行免疫防卫能力的比较细胞为淋巴细胞。当抗原入侵抗体后，B细胞分泌的抗体与抗原发生结合作用，当他们之间的结合力超过一定限度时，分泌这种抗原的B细胞将会发生克隆扩增。克隆细胞在其母体亲和力的影响下，按照与母体亲和力成正比的概率对抗体的基因多次重复随机突变及基因块重组，进而产生种类繁多的免疫细胞，并获得大量识别抗原能力比母体强的B细胞。这些识别能力较强的细胞能有效缠住入侵抗原。当细胞达到最好亲和力，免疫系统就会通过记忆进行大量复制，并直接保留，因而同样具有记忆能力和克隆能力。当新的抗原入侵或某些抗体大量复制而被破坏免疫平衡时，通过免疫系统的调节，可以抑制尝试过高或相近的抗体再生能力，并实施精细进化达到重新平衡，因而具有自我调节能力。

三、人工免疫概要

人工免疫算法作为一种智能计算方法，它与人工神经网络，进化计算自己智能集群一样，都属于基于生物隐喻的仿生计算方法，都来源于自然界中生物信息处理机制的启发，并用于构造能够适应环境变化的智能信息处理系统，是现代信息科学与生命科学相互交叉渗透的研究领域。免疫算法的基本思想包括产生初始群体，根据先验性知识抽取疫苗，计算抗体的适应度，收敛判断，产生新的抗体。每一代抗体主要通过两条途径产生，分别是基于遗传操作产生新抗体，采用赌轮盘选择机制，反之，交叉和变异算子均采用单点方式产生抗体。

四、免疫算法与免疫系统的关系

免疫算法是借鉴了免疫系统的学习性、自适应性以及记忆机制等特点而发展起来的一种优化组合方法，在使用免疫算法解决实际问题时，各个步骤都与免疫系统有对应关系。其中根据疫苗修正个体基因的过程即为接种疫苗，其目的是消除抗原在新个体产生时带来负面影响。免疫系统中的抗原对应的就是算法中要解决的问题，最佳的解向量就是抗体，问题分析的过程可以看作是抗原识别，经过联想过去的成功解，优良解的复制保留，剩余候选解的消除过程，利用免疫算子产生新抗体，根据适应度的分析来判断含有解决问题的关键信息。人工免疫算法较遗传算法来讲，在个体更新，选择算子，维持多样性等方面具有很大的改进。这种算法有着明确的搜索方向，具有潜在的并行性。

参考文献：

[1]许国根，贾瑛著，实战大数据，北京，清华出版社，2017.