免疫回響

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模型研究

免疫回響

根據人類免疫系統的免疫回響過程和免疫學中獨特型免疫網路的假設，從免疫回響中B細胞的結合、B細胞的激勵以及複製等方面人手，提出了建立人工免疫回響網路模型的新思想．描述了該免疫網路的結構模型、網路中各單元的相互作用和B細胞的克隆擴增以及網路結構的動態更新，並將網路對抗原的首次回響和二次回響進行了仿真．同人類的免疫系統類似，該免疫網路具有學習、記憶和辨識能力，同時具備分布、並行處理的特點．

進化策略

基於克隆選擇學說及生物免疫回響過程的相關機理,探討一種新的人工免疫系統模型———人工免疫回響,提出用於解決約束最佳化問題的人工免疫回響進化策略;基於算法網路拓撲結構的分析表明,新算法比傳統的進化策略(μ,λ)2ES具有更大的收斂機率.對10個標準測試問題的測試結果表明,與採用隨機排序的進化策略和採用動態懲罰函式的進化策略相比,新算法在收斂速度和求解精度上均具有一定的優勢.

相關詞條

網路、細胞、克隆、生物、函式