Некоторые эксперименты были проведены для того, чтобы протестировать некоторые из существующих алгоритмов AIS и изучить их возможности. ClonalG и aiNet были выбраны для этого тематического исследования и протестированы на наборе данных о раке. Набор данных состоял из 693 экземпляров, а количество атрибутов — 12. Предсказанный результат этого набора данных представляет собой статус повторения, когда выход указывает на возможность того, что пациент снова получит рак в будущем. Результаты двух экспериментов обсуждаются в следующих разделах.
Развитие гибридных интеллектуальных систем (Искусственные иммунные системы. Клональный отбор. Модели иммунных систем) — одна из наиболее интенсивно развивающихся областей. Гибридные системы используют различные вычислительные методы и методы, такие как искусственные нейронные сети, нечеткие системы, искусственные иммунные системы, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы. Основная цель состоит в интеграции различных методов обучения и адаптации для преодоления индивидуальных ограничений и достижения синергетического эффекта посредством сочетания этих методов. Это вносит большой вклад в развитие большого количества новых интеллектуальных систем в последние годы.
Было разработано несколько искусственных иммунных алгоритмов (Искусственные иммунные системы. Основные понятия), имитирующих теорию отбора клона.
Кастро и Зубен (Castro and Zuben, 2002) предложили клональный алгоритм отбора CLONALG для обучения и оптимизации, CLONALG генерирует популяцию из N антител, каждая из которых определяет случайное решение для процесса оптимизации.
Искусственные иммунные системы (AIS) — это вычислительные парадигмы, принадлежащие к семейству вычислительных интеллектуальных систем, которые произошли от биологической иммунной системой. В течение последнего десятилетия они привлекли большой интерес со стороны исследователей которые стремятся разработать иммунные модели и методы для решения сложных вычислительных и инженерных проблем. В этой работе представлен обзор существующих моделей и алгоритмов AIS с акцентом на последние пять лет.
В данной статье приведен алгоритм работы искусственной иммунной системы
Понятие искусственной иммунной системы было определено в начале текущего тысячелетия учеными де Кастро и Тиммисом как адаптивной системы, в основу которой положена теоретическая иммунология, ее принципы и модели, используемой для решения различных прикладных задач.
Естественная иммунная система состоит из нескольких подсистем, каждая из которых отвечает за выполнение определенных функций. Главная же функция самой иммунной системы в целом – многоуровневая защита против внешних антигенов, основывающаяся на действии врожденных и приобретенных защитных механизмов.