多年來(lái)，包括人類(lèi)自身在內(nèi)的自然界生物體系的智能行為一直是科學(xué)家們所關(guān)注和研究的對(duì)象，其中一個(gè)重要研究領(lǐng)域是生物信息處理系統(tǒng)。由生物引發(fā)的信息處理系統(tǒng)可分為：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks,簡(jiǎn)寫(xiě)為ANNs）也簡(jiǎn)稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱(chēng)作連接模型（ConnectionistModel），它是一種模范動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過(guò)調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力，可以通過(guò)預(yù)先提供的一批相互對(duì)應(yīng)的輸入-輸出數(shù)據(jù)，分析掌握兩者之間潛在的規(guī)律，終根據(jù)這些規(guī)律，用新的輸入數(shù)據(jù)來(lái)推算輸出結(jié)果，這種學(xué)習(xí)分析的過(guò)程被稱(chēng)為"訓(xùn)練".工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量處理單元互聯(lián)組成的非線(xiàn)性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)。它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的，試圖通過(guò)模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理、記憶信息的方式進(jìn)行信息處理。而人工免疫系統(tǒng)由于其復(fù)雜性沒(méi)有引起與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和進(jìn)化計(jì)算同等重視，目前國(guó)內(nèi)外的研究成果和應(yīng)用相對(duì)較少。

　　人工免疫系統(tǒng)是對(duì)生物免疫系統(tǒng)的模擬，是借鑒和利用生物免疫系統(tǒng)的信息處理機(jī)制而發(fā)展的各類(lèi)信息處理技術(shù)、計(jì)算技術(shù)以及在科學(xué)工程領(lǐng)域中應(yīng)用而產(chǎn)生的各種智能系統(tǒng)的統(tǒng)稱(chēng)。人工免疫系統(tǒng)是一個(gè)跨學(xué)科的研究領(lǐng)域，是與生物免疫系統(tǒng)相對(duì)應(yīng)的工程概念。人工免疫系統(tǒng)" （AIS）的概念。隨后，人工免疫系統(tǒng)進(jìn)入了興盛發(fā)展時(shí)期，D. Dasgupta和焦李成等認(rèn)為人工免疫系統(tǒng)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的理論和應(yīng)用研究熱點(diǎn)，相關(guān)論文和研究成果正在逐年增加。《人工免疫系統(tǒng)》對(duì)人工免疫系統(tǒng)給出了新的定義，對(duì)人工免疫系統(tǒng)研究?jī)?nèi)容重新進(jìn)行了系統(tǒng)劃分，包括面向醫(yī)學(xué)和面向工程的人工免疫系統(tǒng)兩大方面。免疫系統(tǒng)本身的復(fù)雜性，有關(guān)算法機(jī)理的描述還不多見(jiàn)，相關(guān)算子還比較少。Castro L. D.、Kim J.、杜海峰、焦李成等基于抗體克隆選擇機(jī)理相繼提出了克隆選擇算法。Nohara等基于抗體單元的功能提出了一種非網(wǎng)絡(luò)的人工免疫系統(tǒng)模型。生物免疫系統(tǒng)是一個(gè)高度并行、分布、自適應(yīng)和自組織的系統(tǒng)，具有強(qiáng)大的信息處理能力，從而激起科學(xué)家們從中提取、發(fā)現(xiàn)免疫系統(tǒng)的有用機(jī)制，開(kāi)發(fā)面向工程應(yīng)用的免疫系統(tǒng)計(jì)算模型--人工免疫系統(tǒng)。其應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)逐漸擴(kuò)展到了信息安全、模式識(shí)別、智能優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器人學(xué)、自動(dòng)控制、故障診斷等諸多領(lǐng)域， 顯示出人工免疫系統(tǒng)強(qiáng)大的信息處理和問(wèn)題求解能力，具有廣闊的研究前景。

　　1  人工免疫系統(tǒng)的特點(diǎn)和研究?jī)?nèi)容

　　免疫是指生物體抵御外部入侵，使其機(jī)體免受病原侵害的應(yīng)答反應(yīng)。免疫系統(tǒng)是由許多執(zhí)行免疫功能的器官、組織、細(xì)胞和分子等組成的復(fù)雜系統(tǒng)，其主要作用是能夠識(shí)別"自己"與"異己"物質(zhì)，進(jìn)而清除病原體、有害異物等致病因素的侵害，實(shí)現(xiàn)免疫防衛(wèi)功能。免疫系統(tǒng)被稱(chēng)為是人體的"第二大腦",具有許多在工程領(lǐng)域有啟發(fā)意義的特點(diǎn)，如多樣性、分布性、動(dòng)態(tài)性、適應(yīng)性、自我識(shí)別、學(xué)習(xí)、記憶等，這些特性啟發(fā)人們對(duì)免疫系統(tǒng)的仿生進(jìn)行研究。基于生物免疫機(jī)理開(kāi)發(fā)的人工免疫系統(tǒng)具有強(qiáng)大的魯棒性信息處理和解決復(fù)雜問(wèn)題的能力。從信息科學(xué)角度來(lái)講，人工免疫系統(tǒng)是一個(gè)杰出的并聯(lián)和分布的自適應(yīng)系統(tǒng)，它使用學(xué)習(xí)、記憶和關(guān)聯(lián)檢索來(lái)完成識(shí)別和分類(lèi)任務(wù)，所以它具有強(qiáng)大的魯棒性信息處理能力，被認(rèn)為是一個(gè)非常重要且非常有意義的研究方法。從生物角度來(lái)看，開(kāi)發(fā)基于生物免疫系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)模型有助于人們進(jìn)一步認(rèn)識(shí)和發(fā)展生物免疫學(xué)，將會(huì)帶給人類(lèi)社會(huì)更大的進(jìn)步。

　　目前，人工免疫系統(tǒng)的研究?jī)?nèi)容和范圍主要包括以下三個(gè)方面：

　　（1）免疫智能計(jì)算。從計(jì)算的觀點(diǎn)看，自然免疫系統(tǒng)是一種完全并行和分布的自適應(yīng)系統(tǒng)，具有進(jìn)化學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶和模式識(shí)別等能力。免疫系統(tǒng)學(xué)習(xí)識(shí)別相關(guān)模式，記住以前見(jiàn)到的模式，用組合學(xué)高效地建立模式檢測(cè)器。自然免疫系統(tǒng)是發(fā)展解決智能問(wèn)題技術(shù)的啟發(fā)源泉，研究人員已經(jīng)開(kāi)發(fā)了許多基于免疫系統(tǒng)的算法、人工免疫網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算系統(tǒng)及模型。

　　①根據(jù)生物免疫系統(tǒng)原理開(kāi)發(fā)新的智能計(jì)算算法，主要有陰性選擇算法、克隆選擇算法、免疫遺傳算法和免疫Agent算法以及其他用于優(yōu)化的免疫算法等，這些可統(tǒng)稱(chēng)為免疫算法。這方面目前發(fā)展較活躍，也較迅速。

　　②根據(jù)生物免疫系統(tǒng)原理建立免疫人工模型，包括人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型和人工免疫系統(tǒng)模型兩種形式。前者如aiNET、免疫PDP網(wǎng)絡(luò)和免疫多值網(wǎng)絡(luò)等；后者如二進(jìn)制免疫系統(tǒng)模型、骨髓模型等。各種免疫網(wǎng)絡(luò)學(xué)說(shuō)，如獨(dú)特型網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)耦合免疫網(wǎng)絡(luò)等，可用于建立人工免疫網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知模型。目前應(yīng)用廣的是獨(dú)特型網(wǎng)絡(luò)。

　　③與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)、遺傳算法等結(jié)合建立混合智能系統(tǒng)。如利用人工免疫系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)建立新型智能計(jì)算系統(tǒng)；利用免疫系統(tǒng)抗體多樣性的遺傳機(jī)制改進(jìn)遺傳算法的優(yōu)化搜索。這方面整體發(fā)展比較緩慢，目前的研究主要集中在與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的混合應(yīng)用。

　　（2）免疫工程應(yīng)用研究。如利用生物免疫系統(tǒng)某一特性或某些特性解決特定工程問(wèn)題的系統(tǒng)方法；還可以基于免疫學(xué)原理發(fā)展各種保安系統(tǒng)、疾病診斷系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)安全和網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)、各種工業(yè)生產(chǎn)中的故障診斷、異常檢測(cè)系統(tǒng)等。

　　（3）人工免疫系統(tǒng)理論研究。借助數(shù)學(xué)模型、非線(xiàn)性、混沌、計(jì)算智能、智能主體等理論深入研究人工免疫系統(tǒng)的機(jī)制、免疫計(jì)算原理等。這方面的研究在近五年已經(jīng)取得一定進(jìn)展。

　　上述三方面是互相滲透的。目前，人工免疫系統(tǒng)研究手段和內(nèi)容及應(yīng)用領(lǐng)域涉及多個(gè)學(xué)科，包括醫(yī)學(xué)免疫學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)、計(jì)算智能、人工智能、模式識(shí)別、智能系統(tǒng)、控制理論與控制工程等，是典型的交叉學(xué)科，可借鑒的理論極為廣泛和豐富，因而發(fā)展起來(lái)的人工免疫系統(tǒng)形式也多種多樣。

　　2  人工免疫系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　人工免疫系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是受生物啟發(fā)而產(chǎn)生的技術(shù)，由大量高性能單元組成，具有辨識(shí)、容噪、泛化、記憶以及通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)的并行分布處理能力。二者都能利用學(xué)習(xí)、記憶、聯(lián)想等機(jī)制解決辨識(shí)問(wèn)題和分類(lèi)任務(wù)，但其辨識(shí)和學(xué)習(xí)的內(nèi)在機(jī)制卻完全不同。人工免疫系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較如表1所示。

　　與神經(jīng)系統(tǒng)的一個(gè)根本性區(qū)別在于免疫系統(tǒng)與外部環(huán)境的相互作用。淋巴細(xì)胞能夠與外部抗原連接，或通過(guò)抗獨(dú)特型相互作用。在人工免疫系統(tǒng)中，學(xué)習(xí)通過(guò)受體親和力和淋巴細(xì)胞數(shù)目的變化來(lái)完成。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則通過(guò)改變其連接權(quán)值，根據(jù)定義好的學(xué)習(xí)算法，學(xué)習(xí)合適的輸入數(shù)據(jù)，它更關(guān)心的是輸入和輸出之間大致的關(guān)系。其中免疫系統(tǒng)中親合度調(diào)整和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值修正的效果是類(lèi)似的，都是為了增加系統(tǒng)對(duì)輸入模式的識(shí)別質(zhì)量。

　　3  人工免疫系統(tǒng)與進(jìn)化計(jì)算

　　進(jìn)化算法是基于達(dá)爾文的生物進(jìn)化論而發(fā)展起來(lái)的一種計(jì)算智能方法，進(jìn)化算法包括遺傳算法、進(jìn)化程序設(shè)計(jì)、進(jìn)化規(guī)劃和進(jìn)化策略等等，進(jìn)化算法的基本框架還是簡(jiǎn)單遺傳算法所描述的框架，但在進(jìn)化的方式上有較大的差異，選擇、交叉、變異、種群控制等有很多變化，以產(chǎn)生于20世紀(jì)70年代的遺傳算法為代表，其主要特點(diǎn)是智能性和本質(zhì)并行性。由于免疫系統(tǒng)也是一種進(jìn)化系統(tǒng)，因此基于該方法發(fā)展的免疫算法也具有搜索優(yōu)化功能。免疫算法和進(jìn)化計(jì)算都是群體搜索策略，強(qiáng)調(diào)群體中個(gè)體之間的信息交換。因此它們之間有許多相似之處，如在算法結(jié)構(gòu)、本質(zhì)上的固有并行性以及主要的操作算子等方面，但它們也有下面一些區(qū)別。

　　（1）一般免疫算法起源于宿主和宿原之間的內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng)。它所相互作用的環(huán)境既包括外部環(huán)境也包括內(nèi)部環(huán)境；而遺傳算法起源于個(gè)體和自私基因之間的外部競(jìng)爭(zhēng)。

　　（2）免疫算法評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是計(jì)算親合度，包括抗體-抗原的親合度以及抗體-抗體的親合度。免疫算法通過(guò)促進(jìn)或抑制抗體的產(chǎn)生，體現(xiàn)了免疫反應(yīng)的自我調(diào)節(jié)功能，保證了個(gè)體的多樣性，反映了真實(shí)的免疫系統(tǒng)的多樣性。根據(jù)適應(yīng)度選擇父代個(gè)體，并沒(méi)有對(duì)個(gè)體多樣性進(jìn)行調(diào)節(jié)，這也是將免疫策略用于改進(jìn)進(jìn)化算法的切入點(diǎn)。

　　（3）一般免疫算法中基因可以由個(gè)體自己選擇，而在遺傳算法中基因由環(huán)境選擇。

　　（4）一般免疫算法中，基因組合是為了獲得多樣性，通常不用交叉算子，因?yàn)槊庖咚惴ㄖ谢蚴窃谕淮鷤€(gè)體進(jìn)行進(jìn)化；而遺傳算法后代個(gè)體基因通常是父代基因交叉的結(jié)果，遺傳算法中，交叉用于混合基因。

　　4  人工免疫系統(tǒng)的應(yīng)用

　　目前人工免疫系統(tǒng)在眾多工程和科學(xué)領(lǐng)域中得到應(yīng)用，其主要應(yīng)用領(lǐng)域如下。

　　（1）控制工程。K KrishnaKumar等將"免疫神經(jīng)控制（INC）"用于復(fù)雜動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的模型自適應(yīng)控制，效果良好。Sasaki M等提出了一種基于免疫系統(tǒng)反饋機(jī)理的自適應(yīng)學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)在值附近的擺動(dòng)，提高了收斂速度[3].丁永生等針對(duì)低階或高階對(duì)象，提出一種新穎的基于生物免疫系統(tǒng)反饋機(jī)理的通用控制器結(jié)構(gòu)。李海峰等提出了以電力系統(tǒng)電壓調(diào)節(jié)為應(yīng)用目的的免疫系統(tǒng)的基本模型，演示了應(yīng)用于STATCOM的細(xì)胞免疫電壓調(diào)節(jié)器的控制作用。由于交流發(fā)電機(jī)的轉(zhuǎn)子是由發(fā)動(dòng)機(jī)通過(guò)皮帶驅(qū)動(dòng)旋轉(zhuǎn)的，且發(fā)動(dòng)機(jī)和交流發(fā)電機(jī)的速比為1.7~3,因此交流發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)速變化范圍非常大，這樣將引起發(fā)電機(jī)的輸出電壓發(fā)生較大變化，無(wú)法滿(mǎn)足汽車(chē)用電設(shè)備的工作要求。為了滿(mǎn)足用電設(shè)備恒定電壓的要求，交流發(fā)電機(jī)必須配用電壓調(diào)節(jié)器，使其輸出電壓在發(fā)動(dòng)機(jī)所有工況下基本保持恒定。

　　（2）機(jī)器人。Dasgupta D基于人工免疫系統(tǒng)建立了多智能體決策系統(tǒng)。Jin-Haying Jun等人工免疫系統(tǒng)在分布式自動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了協(xié)作和群行為。King R L等提出了一個(gè)用于智能體的人工免疫系統(tǒng)模型，并總結(jié)了人類(lèi)免疫系統(tǒng)可用于人工免疫系統(tǒng)智能體的主要功能。

　　（3）信息安全。Forrest基于免疫系統(tǒng)的自己非己識(shí)別機(jī)理，首先提出了反向選擇算法， 用于檢測(cè)被保護(hù)的數(shù)據(jù)的改變。在病毒檢測(cè)方面，D′haeseleer使用陰性選擇算法來(lái)檢測(cè)被保護(hù)數(shù)據(jù)和程序文件的變化。Kephart提出了一種新的病毒檢測(cè)方法，它采用已知病毒的特征代碼序列來(lái)檢測(cè)已知病毒，而對(duì)未知病毒則通過(guò)系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)的異常行為加以檢測(cè)。

　　（4）故障監(jiān)測(cè)和診斷。Dasgupta D等將人工免疫系統(tǒng)用于工業(yè)生產(chǎn)中，進(jìn)行加工工具破損監(jiān)測(cè)。劉樹(shù)林等受生物免疫系統(tǒng)自己-非己識(shí)別過(guò)程的啟發(fā)提出了反面選擇算法，在故障診斷應(yīng)用領(lǐng)域中改進(jìn)了反面選擇算法，提出了對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械在線(xiàn)故障診斷的新方法。

　　人工免疫系統(tǒng)除了以上應(yīng)用外，還被用于模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、噪聲控制、決策支持系統(tǒng)、人工智能、多智能體、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。

　　5  總結(jié)與展望

　　由于人工免疫系統(tǒng)具有獨(dú)特的分布式、自適應(yīng)、自組織系統(tǒng)功能和并行、魯棒的信息處理能力，魯棒是Robust的音譯，也就是健壯、強(qiáng)壯、堅(jiān)定、粗野的意思。魯棒性（robustness）就是系統(tǒng)的健壯性。它是在異常和危險(xiǎn)情況下系統(tǒng)生存的關(guān)鍵。比如說(shuō)，計(jì)算機(jī)軟件在輸入錯(cuò)誤、磁盤(pán)故障、網(wǎng)絡(luò)過(guò)載或有意攻擊情況下，能否不死機(jī)、不崩潰，因此是一個(gè)非常重要和有意義的研究方向。目前對(duì)它的研究正沿著加深基礎(chǔ)理論研究，加強(qiáng)技術(shù)融合，拓寬應(yīng)用領(lǐng)域的方向發(fā)展。近年來(lái)人工免疫系統(tǒng)雖然得到迅速發(fā)展，但與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等智能方法相比，人工免疫系統(tǒng)的研究還處于初級(jí)階段。需要進(jìn)一步深入研究的主要方向有：

　　（1）加深基礎(chǔ)理論研究。由于缺乏有力的理論指導(dǎo)，使得目前對(duì)人工免疫系統(tǒng)的研究?jī)H僅局限于對(duì)生態(tài)免疫系統(tǒng)某一機(jī)理的仿真和應(yīng)用，對(duì)它的穩(wěn)定性和動(dòng)力學(xué)分析還未涉及。因此，建立人工免疫系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，研究它的理論基礎(chǔ)，對(duì)深刻認(rèn)識(shí)人工免疫系統(tǒng)的性能和本質(zhì)具有重要意義。

　　（2）以開(kāi)發(fā)新型智能系統(tǒng)方法為背景，研究基于免疫系統(tǒng)機(jī)理的智能系統(tǒng)理論和技術(shù)，將人工免疫系統(tǒng)與模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等軟計(jì)算技術(shù)進(jìn)行集成，發(fā)展各種免疫計(jì)算智能，并給出其應(yīng)用方法。

　　（3）結(jié)合迅速發(fā)展的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，進(jìn)一步發(fā)展和擴(kuò)大人工免疫系統(tǒng)在科學(xué)和工程領(lǐng)域中的應(yīng)用。重點(diǎn)在免疫的分布性、魯棒性、自適應(yīng)性及容錯(cuò)性等方面的應(yīng)用研究，如：分布式故障檢測(cè)、分布式反饋控制、噪聲耐受、數(shù)據(jù)挖掘等。

　　人工免疫系統(tǒng)是一個(gè)新興的研究領(lǐng)域， 隨著它的進(jìn)一步深入研究及其與其他智能方法的融合， 必將為智能優(yōu)化計(jì)算、智能控制、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)安全等領(lǐng)域的研究提供新的強(qiáng)有力的工具。