Искусственная иммунная система
 | Эту статью необходимо исправить в соответствии с правилом Википедии об оформлении статей. |
Искусственная иммунная система (ИИС) - это класс автоматизированных вычислительных систем, которые основаны на принципах и процессах иммунной системы позвоночных. Обычно такие алгоритмы используют память и обучаемость иммунной системы для решения заданных проблем.
Определение[править | править код]
Искусственная иммунная система (ИИС) - адаптивная вычислительная система, использующая модели, принципы, механизмы и функции, описанные в теоретической иммунологии, которые применяются для решения прикладных задач[1].
Несмотря на то, что природные иммунные системы изучены далеко не полностью, на сегодня существуют по меньшей мере три теории, объясняющие функционирование иммунной системы и описывающие взаимодействие её элементов, а именно: теория негативного отбора, теория клональной селекции и теория иммунной сети. Они легли в основу создания трех алгоритмов функционирования ИИС.
История[править | править код]
ИИС появились в середине 1980-х годов в статьях Фармера, Паккарда и Перельсона (Farmer, Packard, Perelson) (1986) и Берсини и Варела (Bersini, Varela) (1990) по иммунным сетям. Однако основы ИИС утвердились только к середине 1990-х годов. Форрест (Forrest) (негативный отбор) и Кепхарт (Kephart)[2] опубликовали первую статью по ИИС в 1994 и Дасгупта (Dasgupta) провёл обширные исследования негативного алгоритма отбора. Хант и Кук (Hunt, Cooke) начали работу над иммунным сетевым алгоритмом в 1995; Тиммис и Нил (Timmis, Neal) продолжили эту работу и внесли некоторые улучшения. Первая книга по искусственным иммунным системам вышла под редакцией Дасгупты (Dasgupta) в 1999 году.
Методы[править | править код]
Общие методы основаны на конкретных иммунологических теориях, которые объясняют функции и поведение адаптивной иммунной системы млекопитающих.
- Клональный алгоритм отбора - класс алгоритмов, основанных на теории клоновой селекции приобретённого иммунитета, которая объясняет, как Б и Т лимфоциты улучшают их реакцию на антигены с течением времени, что называется affinity maturation. Эти алгоритмы сосредоточены на атрибутах теории Дарвина, где выбор основан на близости взаимодействия антигенов и антител и репродукции на принципе деления клеток и вариациях на основе соматических гипермутаций.
- Негативный алгоритм отбора
- Иммунный сетевой алгоритм
- Дендритный алгоритм
Примечания[править | править код]
- ↑ de Castro, Leandro N.; Timmis, Jonathan. Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach (англ.). — Springer, 2002. — P. 57—58. — ISBN 1852335947, 9781852335946.
- ↑ Kephart, J. O. (1994). "A biologically inspired immune system for computers". Proceedings of Artificial Life IV: The Fourth International Workshop on the Synthesis and Simulation of Living Systems. MIT Press. pp. 130—139.