Искусственные иммунные системы как средство индуктивного построения оптимальных моделей сложных объектов

Abstract

Описано механізми негативної та клональної селекції біологічних систем, а також основні поняття теорії імунної мережі. На основі імунологічних метафор дано формальний опис алгоритмів клонального відбору та штучної імунної мережі. Виходячи з ідеї м’яких обчислень стосовно інтеграції різних парадигм для посилення бажаних обчислювальних властивостей алгоритмів, наведено результати інтеграції зовнішнього критерію, що застосовується в методі групового урахування аргументів, а також засобів кодування рішень та операторів мутації, які використовуються в програмуванні експресії генів. Запропоновано гібридні алгоритми клонального відбору та імунної мережі, призначені для розв’язання задач індуктивного моделювання.

Mechanisms of the negative and clonal selection of biological systems as well as basic concepts of the immune network theory are described. On the basis of immunologic metaphors, formal representation of clonal selection algorithms and an artificial immune network is given. Starting from the soft computing idea about integration of various paradigms for strengthening of desirable computing properties of algorithms, results are shown on the integration of an external criterion used in the Group Method of Data Handling as well as means of decision coding and mutation operators applied in the gene expression programming. The developed hybrid algorithms of the clonal selection and immune network intended for solving the inductive modeling problems are described.