Klonal selektionsalgoritme - Clonal selection algorithm

I kunstige immunsystemer er klonale selektionsalgoritmer en klasse af algoritmer inspireret af klonudvælgelsesteorien om erhvervet immunitet, der forklarer, hvordan B- og T- lymfocytter forbedrer deres respons på antigener over tid kaldet affinitetsmodning . Disse algoritmer fokuserer på de darwinistiske attributter i teorien, hvor selektion er inspireret af affiniteten af antigen-antistof-interaktioner , reproduktion er inspireret af celledeling , og variation er inspireret af somatisk hypermutation . Klonale selektionsalgoritmer anvendes mest til optimerings- og mønstergenkendelsesdomæner , hvoraf nogle ligner parallel bjergbestigning og den genetiske algoritme uden rekombinationsoperatøren.

Teknikker

• CLONALG : CLON al-valg ALG- oritme
• LUFT : Det kunstige immungenkendelsessystem
• BCA : B-celle-algoritmen

Se også

• Kunstigt immunsystem
• Biologisk inspireret computing
• Computational immunology
• Computational intelligence
• Evolutionær beregning
• Immun-databehandling
• Naturlig beregning
• Sværm intelligens

Bemærkninger

eksterne links

• Clonal Selection Pseudo-kode på AISWeb
• CLONALG i Matlab udviklet af Leandro de Castro og Fernando Von Zuben
• Optimeringsalgoritme-værktøjssæt i Java udviklet af Jason Brownlee, der inkluderer følgende klonale selektionsalgoritmer: Adaptiv klonal selektion (ACS), Optimeringsimmunalgoritme (opt-IMMALG), Optimeringsimmunalgoritme (opt-IA), Clonal Selection-algoritme (CLONALG, CLONALG1, CLONALG2), B-celle algoritme (BCA), kloning, informationsgevinst, aldring (CLIGA), immunologisk algoritme (IA)
• AIRS i C ++ udviklet af Andrew Watkins
• BCA i C ++ udviklet af Johnny Kelsey