Algoritmus klonálního výběru - Clonal selection algorithm

V umělých systémech imunitních , klonální selekce algoritmy jsou třída algoritmů inspirovaných klonální výběru teorie získané imunity , který vysvětluje, jak B a T lymfocyty, zlepšit jejich reakci na antigeny v čase nazývá afinitní maturace . Tyto algoritmy se zaměřují na darwinovské atributy teorie, kde je výběr inspirován afinitou interakcí antigen-protilátka , reprodukce je inspirována buněčným dělením a variace je inspirována somatickou hypermutací . Algoritmy klonálního výběru se nejčastěji používají k optimalizaci a rozpoznávání domén, z nichž některé se podobají paralelnímu stoupání do kopce a genetickému algoritmu bez operátoru rekombinace.

Techniky

• CLONALG : CLON al výběr ALG oritmus
• AIRS : Systém umělého imunitního rozpoznávání
• BCA : Algoritmus B-buněk

Viz také

• Umělý imunitní systém
• Biologicky inspirované výpočty
• Výpočetní imunologie
• Výpočetní inteligence
• Evoluční výpočet
• Imunopočítání
• Přirozený výpočet
• Rojová inteligence

Poznámky

externí odkazy

• Klonální výběr Pseudokód na AISWeb
• CLONALG v Matlabu vytvořili Leandro de Castro a Fernando Von Zuben
• Optimalizace Algorithm Toolkit v Javě vyvinutý Jasonem Brownleeem, který zahrnuje následující klonální výběrové algoritmy: Adaptivní klonální výběr (ACS), Optimalizační imunitní algoritmus (opt-IMMALG), Optimalizační imunitní algoritmus (opt-IA), Klonální výběrový algoritmus (CLONALG, CLONALG1, CLONALG2), B-Cell Algorithm (BCA), Cloning, Information Gain, Aging (CLIGA), Imunological Algorithm (IA)
• AIRS v C ++ vyvinutý Andrewem Watkinsem
• BCA v C ++ vyvinut Johnny Kelsey