1、免疫进化理论的研究免疫进化理论的研究主要内容主要内容 研究背景与现状 免疫进化算法 免疫神经网络 计算机免疫安全系统探索研究背景研究背景 在生物科学领域，人们对进化、遗传和免疫等自然 现象已经进行了广泛而深入的研究 ； 进化算法是建立在模仿生物遗传与自然选择基础上的一种并行优化算法，其性能优异、应用广泛； 进化算子在为每个个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能； 大多数待求问题有可以利用的先验知识或特征信息，故可以利用这些信息来抑制进化过程中的退化现象； 生物免疫理论为改进原有算法的性能，建立集进化与免疫机制于一体的新型全局并行算法奠定了基础。artificial immune
2、 system ais人工智能信息处理人工智能信息处理系统的研究系统的研究 脑神经系统（神经网络） 遗传系统（进化计算） 免疫系统（人工免疫系统） 一门新兴的研究领域ais的研究历史的研究历史 Farmer等人在 1986年首先在工程领域提出 免疫 概念 Varela等人受免疫网络学说的启发，提出并进而完善免疫网络模型。 人工免疫网络模型ais的研究现状之一的研究现状之一 独特型免疫网络（ Jerne） 互联耦合免疫网络（ Ishiguro） 免疫反应网络（ Mitsumoto） 对称网络（ Hoffmann） 多值免疫网络（ Tang） 免疫学习算法ais的研究现状之二的研究现状之二 反面选
3、择算法（ Forrest） 免疫学习算法（ Hunt&Cooke） 免疫遗传算法（ Chun） 免疫 Agent算法（ Ishida） 免疫网络调节算法（ Wang&Cao ） 免疫进化算法（ Jiao&Wang ） 国际研究ais的研究现状之三的研究现状之三 1996年，日本，基于免疫性系统的国际专题讨论会，提出并确认 人工免疫系统（ AIS） 的概念 ； 1997年， IEEE的 SMC组织专门成立了 人工免疫系统及应用 的分会组织； 目前，几乎所有有关人工智能领域的学术会议都收录 AIS方面的论文。AIS 的应用的应用 自动控制 故障诊断 模式识别 图象识别 优化设计 机器学习 网络安全ais在控制领域中的应用在控制领域中的应用 PID型免疫反馈控制器（ Takahashi ） 机器人控制（ Mitsumoto, Ishiguro, Lee） 控制系统的设计（ Ishida ） 复杂动态行为建模和自适应控制（ Kumak） 倒摆的控制（ Bersini ）
