免疫進化理論與應用

前言

　　近年來，在信息科學和生命科學相互交叉滲透的研究領域，由生物免疫理論啟發(fā)的人工免疫系統(tǒng)，是繼人工神經網(wǎng)絡和遺傳進化計算之后，計算智能領域中的又一個研究熱點，在國際上引起了越來越多學者的極大興趣，研究方向已涉及優(yōu)化計算、運籌調度、預測決策、網(wǎng)絡安全、入侵檢測、數(shù)據(jù)挖掘和知識工程等諸多領域。本書主要匯總了作者近年來基于免疫進化計算的免疫優(yōu)化算法、多模態(tài)免疫優(yōu)化和免疫防御理論的研究，及其在管理科學中的物流配送車輛調度、金融市場的預測決策、信息管理中的網(wǎng)絡安全等方面的應用研究。　　本書的研究內容和主要成果可歸納為以下幾個方面?！　。?）以免疫系統(tǒng)本身的智能化機制和從中抽象出來的數(shù)學模型為理論依據(jù)，構建了一個具有方法論意義的通用免疫進化算法模型框架；利用馬爾柯夫鏈理論進行了算法的收斂性證明和計算復雜性分析；實施了求解TsP問題和對經典測試函數(shù)的仿真實驗，并通過與傳統(tǒng)算法的比較，驗證了免疫進化算法的有效性及其應用方向?！　。?）設計了一種基于雙重免疫算法的動態(tài)模糊系統(tǒng)模型和基于粗集約簡的免疫進化模型，用于抗體基因的生成；并提出了一種集成克隆算子和負選擇算子的免疫多克隆選擇算法，用于抗體基因的進化?！　。?）對物流配送中心的車輛調度和路徑優(yōu)化問題及其免疫求解算法進行了研究，針對車輛調度問題的特殊性，將改進免疫優(yōu)化算法中的選擇算子、交叉算子和變異算子做了適應性調整，并將提出的改進免疫優(yōu)化算法應用到車輛調度問題中。仿真實驗結果顯示，該算法能夠在較短的代數(shù)內快速地收斂到全局最優(yōu)解，優(yōu)化結果進一步證明了免疫算法的優(yōu)良性能?！　。?）基于通用免疫進化算法的模型框架，設計了一套完整的多模態(tài)優(yōu)化問題的求解體系和若干種改進的多模態(tài)免疫優(yōu)化算法；對不同算法分別進行了大量的實例研究和仿真實驗，并通過與其他同類算法的比較，驗證了各自的有效性、自適應能力和較少的計算量?！　。?）從理論上分析、提出并證明了多模態(tài)優(yōu)化算法的完全收斂性問題；設計了多模態(tài)免疫優(yōu)化算法中典型免疫算子的實現(xiàn)形式，并通過形式化的定義、運行機理分析和嚴格的數(shù)學推理，證明了其完全收斂性、收斂的穩(wěn)定性、快速收斂能力及較低的計算復雜性等等，基本形成了完善的免疫進化計算的基礎理論和應用體系?！　。?）深入研究了免疫算法在金融預測中的應用。在模糊預測模型基礎上，系統(tǒng)地提出了免疫優(yōu)化模糊系統(tǒng)的各種方法及利弊，然后采用了3種不同的方法訓練模糊模型并應用于金融預測，并分別進行了實證研究，對20日移動平均線進行了預測，對擬合與預測的效果進行了分析，給出了合理的解釋?！　。?）以通用免疫計算框架為指導，結合粗集理論的屬性約簡算法，設計了一個基于免疫Agent的分布式網(wǎng)絡入侵檢測模型；并實際開發(fā)了一個具有基因進化能力的自適應免疫入侵檢測原型．系統(tǒng)。　?。?）模擬生物免疫系統(tǒng)的多層防御機制，研究并提出了一種動態(tài)網(wǎng)絡安全免疫體系，創(chuàng)造性地設計了一個包括防護、檢測、響應、容侵和恢復五層防御機制的集成網(wǎng)絡免疫系統(tǒng)分層模型，并簡單探討了該模型的自學習、自組織和自適應能力?！　∵@些研究內容和成果支持的主要結論是：基于免疫理論的進化算法整體上優(yōu)于傳統(tǒng)進化算法，尤其適合于對多模態(tài)優(yōu)化問題的求解，可保證實現(xiàn)多模態(tài)問題的完全收斂和自適應搜索，具有廣泛的實際應用價值；免疫系統(tǒng)與網(wǎng)絡安全系統(tǒng)具有自然的機理相似性，其抗體進化機制可用于實現(xiàn)自適應的智能入侵檢測系統(tǒng)和動態(tài)的分布式網(wǎng)絡免疫體系。　　本書的出版是在作者博士課題研究的基礎上，基于作者近年來主持的教育部人文社科研究規(guī)劃基金項目（07JA630063）、北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助項目（J0734006）、北京市教委人才強教計劃項目（51070036）、山東省教育廳科技計劃（J04A12；J02F06）等項目的研究和基金資助，尤其得到北京信息科技大學經管學院知識管理研究中心和葛新權院長的支持和幫助。感謝我的博士導師王秀峰教授，感謝社會科學文獻出版社，感謝所有參與上述項目研究的同事和研究生們，以及北京信息科技大學經濟管理學院、信息管理學院的領導和老師們多年來對筆者的大力支持。

內容概要

人工免疫系統(tǒng)是繼人工神經網(wǎng)絡和遺傳進化計算之后，計算智能領域的又一個研究熱點，研究方向已涉及優(yōu)化計算、運籌調度、預測決策、網(wǎng)絡安全、入侵檢測、數(shù)據(jù)挖掘和知識工程等諸多領域。本書主要匯總了作者近年來基于免疫進化計算的免疫優(yōu)化算法、多模態(tài)優(yōu)化和免疫防御理論研究，以及在管理科學中的物流配送車輛調度、金融市場的預測決策、信息管理中的網(wǎng)絡安全等方面的應用研究。這些研究內容支持的主要結論是：基于免疫理論的進化計算總體上優(yōu)于傳統(tǒng)進化算法，尤其適合于多模態(tài)優(yōu)化問題的求解，在管理科學領域具有廣泛的應用價值；免疫系統(tǒng)的進化機制可用于自適應的智能入侵檢測系統(tǒng)和分布式的動態(tài)網(wǎng)絡免疫體系設計。

作者簡介

楊孔雨，男，1967年出生，博士，教授。本科畢業(yè)于清華大學自動化系，碩士畢業(yè)于山東大學計算機系，2005年6月博士畢業(yè)于南開大學控制理論與控制工程專業(yè)，獲工學博士學位。1999年10月破格晉升為副教授，2004年12月晉升為教授。2000年起擔任山東財政學院計算機信息工程學院副院長，為該校管理科學與工程和計算機科學與技術學科帶頭人，碩士生導師。2006年11月作為高層人才引進進入北京信息科技大學，現(xiàn)任該校經濟管理學院知識管理研究中心教授、信息管理學院教授，管理科學與工程專業(yè)碩士生導師。在國內外學術刊物和學術會議上發(fā)表論文50余篇，近3年有11篇被三大機構檢索；出版專著2部，教材5部；主持省部、廳局級科研項目多項；曾獲2005年山東省高校優(yōu)秀科研成果（自然科學）二等獎、1999年山東交通科技進步一等獎、1999年山東建筑科技進步三等獎、1995年山東省科技進步三等獎等。 
　　目前正在主持教育部人文社科規(guī)劃基金項目、北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助D類項目和山東省教育廳科技計劃項目各一項。2001年起被聘為山東省信息化專家委員會專家、山東省科技廳、教育廳科技項目（獎勵）評審專家組成員、齊魯軟件園人才培養(yǎng)基地顧問。2002年被聘為澳門科技大學山東社會科學院教育點MBA特聘教授、碩士生導師。現(xiàn)為中國人工智能學會高級會員，中國計算機學會會員、中國電子學會MIS專委會委員。

書籍目錄

前　言第一章　緒　論　第一節(jié)　引言　第二節(jié)　免疫進化計算及其典型應用　第三節(jié)　本書的研究內容與組織結構第二章　免疫系統(tǒng)與免疫進化　第一節(jié)　生物免疫系統(tǒng)基本原理　第二節(jié)人工免疫系統(tǒng)研究概況　第三節(jié)　免疫進化與免疫優(yōu)化計算　第四節(jié)　免疫系統(tǒng)與網(wǎng)絡安全第三章　進化計算與免疫進化算法　第一節(jié)　進化計算與遺傳算法　第二節(jié)　免疫機制及其對進化計算的啟示　第三節(jié)　理論免疫學與免疫進化模型　第四節(jié)　基于免疫機制的進化算法研究　第五節(jié)　通用免疫進化算法(GIEA)一般框架　第六節(jié)　利用GIEA求解TSP等仿真實驗 　第七節(jié)　本章小結第四章　抗體基因生成與進化算法 　第一節(jié)　抗體基因及其編碼設計　第二節(jié)　利用模糊系統(tǒng)提取抗體基因　第三節(jié)　負選擇算法生成抗體基因　第四節(jié)　克隆選擇算法實施基因進化　第五節(jié)　抗體基因進化算法集成　第六節(jié)　本章小結第五章　免疫優(yōu)化在物流配送中的應用　第一節(jié)　物流配送的車輛調度問題　第二節(jié)　車輛調度模型研究　第三節(jié)　免疫優(yōu)化算法求解車輛調度問題　第四節(jié)　車輛調度問題仿真實驗　第五節(jié)　本章小結第六章　多模態(tài)免疫優(yōu)化算法　第一節(jié)　多模態(tài)優(yōu)化算法概述　第二節(jié)　多模態(tài)遺傳算法及其改進　第三節(jié)　多模態(tài)優(yōu)化算法的完全收斂性　第四節(jié)　基于GIEA多模態(tài)免疫算法設計　第五節(jié)　自適應多模態(tài)免疫進化算法的設計　第六節(jié)　基于平衡峰值多模態(tài)免疫優(yōu)化算法　第七節(jié)　多模態(tài)免疫優(yōu)化算法的理論性能分析　第八節(jié)　本章小結第七章　免疫算法在金融預測中的應用　第一節(jié)　金融預測　第二節(jié)　模糊預測模型　第三節(jié)　基于多模態(tài)免疫算法的模糊規(guī)則發(fā)現(xiàn)　第四節(jié)　免疫算法優(yōu)化模糊系統(tǒng)參數(shù)　第五節(jié)　雙層免疫算法優(yōu)化動態(tài)模糊系統(tǒng)　第六節(jié)　變長抗體編碼免疫算法優(yōu)化模糊系統(tǒng)　第七節(jié)　本章小結第八章　基于免疫進化的入侵檢測系統(tǒng)研究　第一節(jié)　入侵檢測系統(tǒng)及其存在的問題　第二節(jié)　計算智能在入侵檢測中的應用簡介　第三節(jié)　基于免疫進化與粗集約簡的IDS模型 　第四節(jié)　免疫入侵檢測原型系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)　第五節(jié)　本章小結第九章　基于免疫機制的網(wǎng)絡安全體系設計　第一節(jié)　傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全體系結構與模型　第二節(jié)　新一代的網(wǎng)絡安全體系結構　第三節(jié)　網(wǎng)絡免疫系統(tǒng)模型框架的提出　第四節(jié)　集成網(wǎng)絡免疫系統(tǒng)的原型設計　第五節(jié)　本章小結第十章　回顧與展望　第一節(jié)　研究工作回顧　第二節(jié)　主要研究成果和結論　第三節(jié)　未來研究展望　第四節(jié)　結束語主要參考文獻作者論著及研究項目后　記

章節(jié)摘錄

　　第一章　緒論　　第二節(jié)　免疫進化計算及其典型應用　　以傳統(tǒng)搜索方法為基礎，用于尋求各種實際問題最優(yōu)解的優(yōu)化技術，在當前工程應用中的作用越來越大，同時，由于社會進步、市場競爭和科學決策的需要，所考慮的問題越來越復雜。人們一方面對現(xiàn)有方法不斷改進，另一方面則希望開辟新的思路，　　試圖以新的生物學發(fā)現(xiàn)作為構建新算法的模型基礎。在生物學家提出生物免疫理論①以后，人們發(fā)現(xiàn)，、免疫系統(tǒng)具有很多智能化的特征，比如學習、記憶、進化、自組織能力等，尤其適用于進化計算，特別是多模態(tài)問題的求解。于是，從工程的角度提出各種免疫進化算法，把免疫系統(tǒng)的智能機制和先前知識結合起來，為當前的工程實際提供了更加有效的免疫進化計算模式。②近年來，免疫計算理論和免疫算法已經引起了相關研究人員的極大關注?！　∫幻庖哌M化與函數(shù)優(yōu)化　　在生物科學領域，人們對進化、遺傳和免疫等自然現(xiàn)象已經進行了廣泛而深入的研究。從生物角度研究免疫系統(tǒng)的整體特性，尋找解決科學和工程中實際問題的智能優(yōu)化方法，是智能科學中一個新的研究和應用領域。　　現(xiàn)實生活中存在很多種類不一、影響因素復雜的問題。在對這些實際問題進行數(shù)學建模后，可以將其抽象為一個數(shù)值函數(shù)的優(yōu)化問題。不過這些數(shù)學函數(shù)會顯示出不同的數(shù)學特征。比如在這些函數(shù)中，有的是連續(xù)函數(shù)，有的是離散函數(shù)；有的是凸函數(shù)，有的是凹函數(shù)；有的是單峰函數(shù)，有的是多峰函數(shù)。而我們經常遇到的函數(shù)多數(shù)是這些不同數(shù)學特征的組合。在函數(shù)是連續(xù)、可求導、低階的簡單情況下，我們可以通過解析法求出其最優(yōu)解，但是在大部分情況下需要用數(shù)值計算的方法來進行近似優(yōu)化計算?！　　?/pre>








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