浅谈香港服务器中的免疫算法

　　对于广大的有志于机器学习的香港服务器的使用者来说，免疫算法无疑是十分有用的，而且我们可以这样说，免疫算法不仅仅是在数据挖掘、机器学习里面有着重要的作用，他在仿生学里面也有着十分好的应用，它基本上就是来自于人体的免疫机制，模仿了人体的免疫系统，与遗传算法有着极大的相似性，小编就带领大家深入的学习一下服务器中的免疫算法，使得大家对于免疫算法有一个基本的了解。

　　在编写具体的代码之前我们来介绍一下服务器中的免疫算法基本内涵:

　　免疫算法是一门重要的机器学习技术。基本人工免疫算法基于生物免疫系统基本机制，模仿了人体的免疫系统。基本免疫算法的理论来自于现代医学以及生物学的发展，更加确切的说是来自于体细胞理论和网络理论，免疫算法类似于生物免疫系统的抗原识别、细胞分化、记忆和自我调节的功能，如果将免疫算法与求解优化问题的一般搜索方法进行一一对应，那么抗原、抗体、抗原和抗体之间的亲和性分别对应于优化问题的目标函数、优化解、解与目标函数的匹配程度。

　　免疫算法与遗传算法具有非常大的相似性，但是他们之间也是有一些差异的，免疫算法的理论基础是多样性的，例如体细胞理论和网络理论，理论基础更加的扎实可靠，遗传算法由单一的生物学理论(进化论)发展而来，理论基础相对薄弱一些。

　　免疫算法的基本流程：

　　1. 随机产生初始父代种群A1，根据研究人员得到的背景知识抽取疫苗;

　　2. 如果已经找到最佳个体，则算法停止运行，否则，继续迭代算法;

　　3. 进行交叉操作，得到种群Bk(变异后得到的种群，位置交换，值不变);

　　4. 对Bk进行变异操作(值也相应的发生变化)，得到种群Ck;

　　5. 对Ck进行接种疫苗操作，得到种群Dk;

　　6. 对Dk进行免疫选择操作，得到新一代父本Ak+1，转至第二步，反复迭代直到得到最终的结果。

　　下面我们来介绍一下在免疫算法的优点：

　　1.多样性，对抗体的克隆和变异有助于产生新的抗体，在这一点上类似于遗传算法，提供了大量的变异材料。

　　2.保证收敛，收敛速度快，算法的迭代速度很快。

　　3.理解难度低，生动形象，不需要大量的数学计算。

　　现在给出免疫算法的相应代码实现(matlab，在这里只是简单的列出需要实现的主要函数)：

　　%接种疫苗函数：

　　inoculateChromosome=immunity(chromosomeGroup,bacterinChromosome,parameter)

　　%误差比较函数：从两个染色体中，选出误差较小的染色体

　　%[holdBestChromosome,holdLeastFunctionError]...

　　% =compareBestChromosome(holdBestChromosome,holdLeastFunctionError,...

　　% bestChromosome,leastFuntionError)

　　%为染色体定义概率函数，好的染色体概率高，坏染色体概率低

　　%slecteChromosomeGroup=selecteChromome(fatherChromosomeGroup,p);

　　%防止染色体超出解空间的函数

　　%chromosomeGroup=checkSequence(chromosomeGroup,solutionSum)

　　服务器中的免疫算法小编就带领大家介绍到这里了，希望对大家有所帮助。

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