人工免疫算法的工具箱

资 源 简 介

人工免疫算法的工具箱

详 情 说 明

人工免疫算法（Artificial Immune System, AIS）是受生物免疫系统启发而发展的一类智能优化算法，广泛应用于模式识别、异常检测、优化问题等领域。其核心思想借鉴了生物免疫系统的自适应、记忆和多样性特性，能够有效解决传统算法难以处理的复杂问题。

工具箱的核心功能 克隆选择算法（Clonal Selection Algorithm, CSA）：模拟免疫系统对抗原的识别和抗体复制过程，适用于全局优化问题。 阴性选择算法（Negative Selection Algorithm, NSA）：用于异常检测，通过排除“自体”模式来识别异常数据。 免疫网络算法（Immune Network Algorithm）：模拟抗体之间的相互作用，适用于聚类和分类任务。 动态自适应机制：允许算法在运行时调整参数，提高泛化能力。

应用场景 工程优化：如结构设计、参数调优。 网络安全：入侵检测、恶意软件识别。 医疗诊断：疾病分类、生物标志物分析。

使用建议 针对复杂优化问题，优先尝试克隆选择算法。 处理异常检测任务时，阴性选择算法更具优势。 结合问题特点调整亲和度阈值、记忆库大小等参数，平衡探索与开发。

该工具箱封装了核心免疫计算逻辑，用户可直接调用模块化接口，减少重复实现成本。通过灵活配置，可适配不同领域的计算需求。