Користувач:PetroGaida
В інформатиці, Штучні імунні системи (ШІС) відносяться до класу обчислювальних інтелектуальних систем, що базуються на принципах і процесах імунної системи людей. Алгоритми використовують характеристики імунної системи навчання і пам'яті, щоб вирішити проблему, що було виявлена.
Область штучних імунних систем (ШІС) пов'язана з абстрагуванням структури і функцій імунної системи на обчислювальних системах, і дослідження застосування цих систем з метою пошуку рішень задач з математики, інженерних та інформаційних технологій. ШІС відноситься до біологічно-схожих систем, що мають зацікавленість в машинному навчанні природних процесів.
Штучні імунні системи (ШІС) - це адаптивні системи, що базуються на імунології і розглядають імунні функції, принципи та моделі, які застосовуються для вирішення проблем.
Згадки про ШІС з`явились в середині 1980-х років, в той час над даною темою працювали такі вчені як: Фармер(Farmer), Пекард(Packard), Перлсон(Perelson) (1986) та Берсіні(Bersini). Тим не менш, розвиток ШІС в такому вигляді як слід розпочався лише в середині 90-х років минулого століття. Форест(Forrest) і співавтори(Негативний відбір) і Кепхарт(Kephart) та співавтори. опублікували свої перші роботи у предметній області, пов`язаній з ШІС, в 1994 році, а вчений Дасгупта(Dasgupta) провів масу досліджень, що базувались на алгоритмах Негативного відбору; Вчені Хант(Hunt) і Кук(Cooke) розпочали роботу по побудові моделі імунної мережі в 1995 році; Тіміс(Timmis) і Ніл(Neal) продовжували їх роботу і зробили кілька вдосконалень цих моделей. В 2002 році з`являються роботи Де Кастро(De Castro), Фон Зубен(Von Zuben), Нікосія(Nicosia) і Кутелло(Cutello), що стосуються нового підходу побудови ШІС систем під назвою Клональна селекція.
Нові ідеї, такі як теорія алгоритмів небезпеки, що базується на вродженій імунній системі, набувають популярності і ведуться дослідження в цьому напрямку. Хоча існують сумніви, чи вони пропонують дещо нове, що є в уже наявних алгоритмах ШІС, це сильно обговорюється, і дискутується.
У 2008 році Дасгупта(Dasgupta) і Ніно(Nino) опублікували підручник з Імунології ком`пютерів, який представляє збірник сучасних робіт, що містить опис різних підходів і описує широкий спектр програм.
- Алгоритми клональної селекції.
- Алгоритми негативного відбору.
- Алгоритми імунної мережі.
- Дендритні коміркові алгоритми.
- Biologically inspired computing
- Computational immunology
- Computational intelligence
- Reactive search optimization
- Evolutionary computation
- Immunocomputing
- Natural computation
- Swarm intelligence
- J.D. Farmer, N. Packard and A. Perelson, (1986) "The immune system, adaptation and machine learning", Physica D, vol. 2, pp. 187–204
- H. Bersini, F.J. Varela, Hints for adaptive problem solving gleaned from immune networks. Parallel Problem Solving from Nature, First Workshop PPSW 1, Dortmund, FRG, October, 1990.
- D. Dasgupta (Editor), Artificial Immune Systems and Their Applications, Springer-Verlag, Inc. Berlin, January 1999, ISBN 3-540-64390-7
- V. Cutello and G. Nicosia (2002) "An Immunological Approach to Combinatorial Optimization Problems" Lecture Notes in Computer Science, Springer vol. 2527, pp. 361–370.
- L. N. de Castro and F. J. Von Zuben, (1999) "Artificial Immune Systems: Part I -Basic Theory and Applications", School of Computing and Electrical Engineering, State University of Campinas, Brazil, No. DCA-RT 01/99.
- S. Garrett (2005) "How Do We Evaluate Artificial Immune Systems?" Evolutionary Computation, vol. 13, no. 2, pp. 145–178. http://mitpress.mit.edu/journals/pdf/EVCO_13_2_145_0.pdf
- V. Cutello, G. Nicosia, M. Pavone, J. Timmis (2007) An Immune Algorithm for Protein Structure Prediction on Lattice Models, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 11, no. 1, pp. 101–117. http://www.dmi.unict.it/nicosia/papers/journals/Nicosia-IEEE-TEVC07.pdf