Artificial Immune Systems tutorial presentation

资 源 简 介

Artificial Immune Systems tutorial presentation

详 情 说 明

人工免疫系统（Artificial Immune Systems, AIS）是受生物免疫系统启发而设计的一类计算模型和算法。它借鉴了人体免疫系统的机制，如自我与非我识别、记忆学习、克隆选择等特性，用于解决优化、分类、异常检测等复杂问题。

AIS的核心思想包括： 免疫识别：模拟免疫系统区分"自我"（正常数据）和"非我"（异常或攻击）的能力，常用于入侵检测或故障诊断。 克隆选择：通过复制高亲和度的抗体（解），并进行变异优化，类似遗传算法中的选择与变异过程。 免疫网络：抗体之间相互作用形成动态网络，适用于数据聚类或模式识别。

典型应用场景包括网络安全、医疗诊断、机器人控制等。相比传统算法，AIS的优势在于自适应性、分布式处理和记忆能力，但需注意参数调优和计算效率的平衡。

如需深入教程，可结合具体算法（如阴性选择算法、克隆选择算法）展开，并对比其他生物启发算法（如神经网络、遗传算法）的异同。