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《中国科学技术大学》 2007年
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人工免疫算法及其应用研究

张泽明  
【摘要】: 人工免疫系统(AIS:Artificial Immune System)是一类基于生物免疫系统的功能、原理、基本特征以及相关理论免疫学说而建立的用于解决各种复杂问题的计算系统。其研究旨在通过深入探索生物免疫系统中蕴含的信息处理机制,建立相应的工程模型和算法,开拓新型智能信息处理系统,解决国民经济和社会发展中面临的众多科技问题。人工免疫系统是继人工神经网络、进化计算之后新的智能计算研究方向,是生命科学和计算机科学相交叉而形成的交叉学科研究热点。 生物免疫系统(BIS:Biological Immune System)是一个由多种执行免疫功能的器官、组织、细胞、分子以及淋巴循环等组成的自适应、自学习、自组织的并行分布式复杂系统。生物免疫系统的基本功能是保护自身,抵御外来病原体和自身癌变细胞的威胁,维持机体本身的平衡,保证生物体自身的生存和发展。生物免疫系统具有免疫识别、免疫应答、免疫记忆、免疫耐受以及免疫调节等特点。 本论文旨在深入探索和研究生物免疫系统中蕴含的进化学习机制,设计高效的人工免疫模型和算法,并应用于垃圾邮件过滤、移动机器人路径规划与硬件进化等领域。具体而言,本论文的主要研究工作包括以下几个方面: (1)设计并提出了基于人工免疫原理的多层垃圾邮件过滤算法和个性化垃圾邮件过滤算法。前者借鉴了生物免疫系统的多层保护机制,将人工免疫模型和多种现有垃圾邮件过滤技术有机地结合了起来;后者充分考虑用户兴趣,是以用户为中心的,能很好的适应用户兴趣的转移,其主要特点是将垃圾邮件划分为不同的社区,通过将邮件归属于不同的社区来过滤垃圾邮件。 (2)设计并提出了一种基于进化非选择机制的移动机器人路径规划算法。算法中采用非选择操作来避免过多糟糕个体的产生,加快算法的收敛速度;采用基因重组操作来维持群体的多样性,防止“早熟收敛”。仿真实验结果表明该算法是一种有效的移动机器人路径规划算法,适用于障碍物完全已知的静态环境和障碍物部分已知的动态环境。 (3)提出了一种IP(Intelligent Property)核的进化设计与自动验证模型以及一种可用于IP核进化设计的基于K表达式的免疫编程算法。该模型提供了IP核从设计、评估、验证到下载运行的整个流程,其特有的三层验证模块不仅能确保生成的IP核的正确性和有效性,还能减少适应度评估时间、加快进化速度,同时也能避免糟糕个体对硬件系统的损伤。此外,模型的有效性通过基于K表达式的免疫编程算法进行了实验性验证。 (4)设计并提出了一种基于寄存器—栈结构的免疫编程算法,并将其应用于函数建模与IP核的进化设计方面。该算法采用了一种全新的基于寄存器—栈结构的个体编码方式,是一种高效的可用于计算机程序自动生成的自适应演化算法。同时,本文还在理论上证明了基于寄存器—栈结构的免疫编程算法的全局收敛性。 本论文通过抽取生物免疫系统中所蕴含的丰富的信息处理机制,设计并提出了面向垃圾邮件过滤的基于人工免疫的多层过滤算法与个性化过滤算法、面向移动机器人路径规划的进化非选择算法、面向硬件进化的基于K表达式的免疫编程算法和基于寄存器—栈结构的免疫编程算法。同时,在理论上证明了基于寄存器—栈结构的免疫编程算法的全局收敛性。这不仅对人工免疫系统的应用研究有着重要的意义,同时也对生命科学和计算机科学等相关交叉学科的发展有着重要的意义。
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