Algoritm de selecție clonală - Clonal selection algorithm

În sistemele imune artificiale , algoritmii de selecție clonală sunt o clasă de algoritmi inspirați de teoria selecției clonale a imunității dobândite care explică modul în care limfocitele B și T își îmbunătățesc răspunsul la antigeni în timp, numit maturizarea afinității . Acești algoritmi se concentrează pe atributele darwiniene ale teoriei în care selecția este inspirată de afinitatea interacțiunilor antigen-anticorp , reproducerea este inspirată de diviziunea celulară , iar variația este inspirată de hipermutația somatică . Algoritmii de selecție clonală se aplică cel mai frecvent domeniilor de optimizare și recunoaștere a modelelor , dintre care unele seamănă cu alpinismul paralel pe deal și algoritmul genetic fără operatorul de recombinare.

Tehnici

• CLONALG : Oritmul ALG al selecției CLON
• AIRS : Sistemul de recunoaștere a imunității artificiale
• BCA : Algoritmul de celule B

Vezi si

• Sistemul imunitar artificial
• Calcul inspirat biologic
• Imunologie computațională
• Inteligența computațională
• Calcul evolutiv
• Imunocomputer
• Calcul natural
• Inteligența roiului

Note

linkuri externe

• Pseudo cod de selecție clonală pe AISWeb
• CLONALG în Matlab dezvoltat de Leandro de Castro și Fernando Von Zuben
• Set de instrumente pentru algoritmi de optimizare în Java dezvoltat de Jason Brownlee care include următorii algoritmi de selecție clonală: Selecție clonală adaptivă (ACS), Algoritm imun de optimizare (opt-IMMALG), Algoritm imun de optimizare (opt-IA), Algoritm de selecție clonal (CLONALG, CLONALG1, CLONALG2), algoritmul de celule B (BCA), clonare, câștig de informații, îmbătrânire (CLIGA), algoritm imunologic (IA)
• AIRS în C ++ dezvoltat de Andrew Watkins
• BCA în C ++ dezvoltat de Johnny Kelsey