Sistemul imunitar artificial

Metoda sistemului imunitar artificial (în engleză artificial immune system din care acronimul AIS ) este un tip de algoritm de optimizare inspirat de principiile și procesele sistemului imunitar al ființelor vii. În special, algoritmii de acest tip exploatează caracteristicile memoriei și ale experienței pentru a rezolva problemele studiate. Acestea sunt cuplate cu inteligența artificială și strâns legate de algoritmii genetici .

Procesele evolutive simulate cu metoda AIS includ recunoașterea tiparului , mutația și selectarea elementelor de clonat.

Descrierea algoritmului

Acest articol ilustrează implementarea algoritmică a acestor procese. Pentru conceptele de bază ale biologiei se referă la sistemele imune naturale.

Pseudo cod

Mai jos este prezentat ce poate fi un pseudocod care implementează metoda din AIS.

Să definim mai întâi următorii parametri:

$N_{gen}$ ${\ displaystyle N_ {gen}}$ ${\ displaystyle N_ {gen}}$ = numărul de părinți (și, prin urmare, numărul de familii);
$N_{fig}$ ${\ displaystyle N_ {fig}}$ ${\ displaystyle N_ {fig}}$ = numărul de copii pentru fiecare părinte;
$N_{int}$ ${\ displaystyle N_ {int}}$ ${\ displaystyle N_ {int}}$ = numărul generațiilor interne;
$N_{ext}$ ${\ displaystyle N_ {ext}}$ ${\ displaystyle N_ {ext}}$ = numărul de generații externe;
$perc\_rinn$ ${\ displaystyle perc \ _rinn}$ ${\ displaystyle perc \ _rinn}$ = procentul de reînnoire a soluțiilor.

Acesta poate fi pseudocodul:

 Genera $N_{gen}$  $Nu.$   $g$   $Și$   $n$   ${\ displaystyle N_ {gen}}$   ${\ displaystyle N_ {gen}}$  părinţi
pentru i = 1: $N_{ext}$  $Nu.$   $Și$   $X$   $t$   ${\ displaystyle N_ {ext}}$   ${\ displaystyle N_ {ext}}$ 
  dacă i> 1
    ginerele dispărut de părinți
    pentru j = 1: $N_{int}$  $Nu.$   $the$   $n$   $t$   ${\ displaystyle N_ {int}}$   ${\ displaystyle N_ {int}}$ 
      clonează fiecare părinte
      mutați fiecare clonă
      evaluați funcția / funcțiile obiective ale fiecărei clone
      evaluați funcția de fitness a fiecărei clone
      selectați cel mai bun element din fiecare familie, adică cu cea mai înaltă funcție de fitness. Elementul_ 
          cu atât noul părinte al familiei devine mai bine
    sfârșitul ciclului j
    printre toți părinții, cei prea apropiați sunt eliminați și soluțiile cu cea mai proastă funcție de fitness sunt eliminate_ 
        asigurându-se că există o reînnoire de cel puțin $perc\_rinn$  $p$   $Și$   $r$   $c$   $_$   $r$   $the$   $n$   $n$   ${\ displaystyle perc \ _rinn}$   ${\ displaystyle perc \ _rinn}$  .
sfârșitul ciclului i

Comentarii:

atât generația părinților, cât și mutația copiilor trebuie să fie de preferință aleatorii, asigurându-se că constrângerile impuse de problema studiată sunt întotdeauna respectate.
funcția de fitness este o valoare care indică bunătatea unei soluții: cu cât funcția de fitness este mai mare, cu atât este mai bună soluția.

Recunoasterea formelor

Reprezentarea anticorpilor și antigenelor este implementată în mod obișnuit cu șiruri de atribute. Acestea pot fi reprezentate ca numere binare, întregi sau reale, deși modelul original prevedea utilizarea oricărui atribut numeric. Corespondența se obține folosind distanța euclidiană , distanța Manhattan sau distanța Hamming .

Hipermutarea

Selecția clonală a algoritmului este frecvent utilizată pentru „ hipermutația (hipermutația în engleză) a anticorpului . Acest lucru permite îmbunătățirea șirului de atribute (calitatea atributelor este măsurată printr-o funcție de fitness ) folosind doar mutația.

Istorie

Metoda AIS a fost introdusă la mijlocul anilor 1980 de către Farmer, Packard și Perelson într-un articol despre rețelele imune (1986). Cu toate acestea, abia după mijlocul anilor 1990 AIS a început să aibă propria sa zonă de studiu. Forrest și colab. (Cu selecție negativă) au început să investigheze argumentele în 1994; iar Dasgupta a efectuat studii aprofundate asupra algoritmilor folosind selecția negativă. Hunt și Cooke au început să lucreze la modele de rețele imune în 1995; Timmis și Neal au continuat această lucrare și au îmbunătățit unele aspecte ale acesteia. Lucrările lui DeCastro & Von Zuben și Nicosia & Cutello (despre selecția clonală artificială) s-au răspândit și au devenit prestigioase în 2002. Prima carte care tratează subiecte AIS a fost publicată de Dasgupta în 1999.

Noi domenii de cercetare, precum teoria pericolului și algoritmi inspirați de sistemul imunitar înnăscut, sunt acum explorate. Deși capacitatea acestor câmpuri de a face îmbunătățiri față de algoritmii AIS existenți este mult dezbătută, aceeași provocare este unul dintre principalii factori pentru dezvoltarea algoritmilor AIS .

Inițial AIS a fost folosit pentru a găsi abstracții eficiente ale proceselor existente în sistemul imunitar, dar, recent, a existat un interes în modelarea proceselor biologice folosind algoritmi imunologici.

Bibliografie

JD Farmer, N. Packard și A. Perelson, (1986) „Sistemul imunitar, adaptarea și învățarea automată”, Physica D, vol. 22, pp. 187–204
D. Dasgupta (Editor), Sisteme imune artificiale și aplicațiile lor, Springer-Verlag, Inc. Berlin, ianuarie 1999, ISBN 3-540-64390-7
L. DeCastro și J. Timmis (2001) „Sisteme imune artificiale: o nouă abordare a inteligenței computaționale” ISBN 1-85233-594-7
J Timmis, M Neal și J Hunt, (2000) „Un sistem imunitar artificial pentru analiza datelor” pp. 143-150, Biosystems, nr. 1/3, vol. 55.
V. Cutello și G. Nicosia (2002) „O abordare imunologică a problemelor de optimizare combinatorie” Note de curs în informatică, vol. Springer. 2527, pp. 361-370.
LN de Castro și FJ Von Zuben, (1999) "Sisteme imune artificiale: partea I - Teoria și aplicațiile de bază", Școala de calcul și inginerie electrică, Universitatea de Stat din Campinas, Brazilia, Nr. DCA-RT 01/99.
S. Garrett (2005) "Cum evaluăm sistemele imune artificiale?" Calcul evolutiv, vol. 13, nr. 2, pp. 145–178. https://web.archive.org/web/20110629063449/http://mitpress.mit.edu/journals/pdf/EVCO_13_2_145_0.pdf
V. Cutello, G. Nicosia, M. Pavone, J. Timmis (2007) Un algoritm imunitar pentru predicția structurii proteinelor pe modele de rețea, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 11, nr. 1, pp. 101-117, 2007.

linkuri externe

( EN ) https://web.archive.org/web/20110509044906/http://ais.cs.memphis.edu/ Site Dipankar Dasgupta pe resurse AIS.
( EN ) ^{[ link rupt ]} Link-uri către o serie de conferințe ICARIS dedicate în întregime AIS.
( EN ) https://web.archive.org/web/20080226094107/http://www.elec.york.ac.uk/ARTIST/ Informații despre rețeaua britanică AIS, ARTIST. Oferă resurse tehnice și financiare pentru AIS în Marea Britanie .
( EN ) https://web.archive.org/web/20080302114850/http://www.dca.fee.unicamp.br/~lnunes/immune.html Site-ul lui Leandro de Castro, care conține studiile sale și multe altele linkuri către alte resurse de pe AIS.
( EN ) https://web.archive.org/web/20080323044200/http://www-users.cs.york.ac.uk/jtimmis/ Site-ul și linkurile Jon Timmis.
( RO ) http://www.dmi.unict.it/~nicosia/ Site-ul și linkurile lui Giuseppe Nicosia.
( EN ) https://web.archive.org/web/20060901230432/http://ais.cs.memphis.edu/papers/ais_bibliography.pdf O bibliografie despre AIS.

Controlul autorității	LCCN ( EN ) sh2002000764

Portalul de matematică : accesați intrările Wikipedia care se ocupă de matematică