免疫響應

根據人類免疫系統的免疫響應過程和免疫學中獨特型免疫網路的假設，從免疫響應中B細胞的結合、B細胞的激勵以及複製等方面人手，提出了建立人工免疫響應網路模型的新思想．描述了該免疫網路的結構模型、網路中各單元的相互作用和B細胞的克隆擴增以及網路結構的動態更新，並將網路對抗原的首次響應和二次響應進行了模擬．同人類的免疫系統類似，該免疫網路具有學習、記憶和辨識能力，同時具備分佈、并行處理的特點．

基於克隆選擇學說及生物免疫響應過程的相關機理，探討一種新的人工免疫系統模型———人工免疫響應，提出用於解決約束優化問題的人工免疫響應進化策略；基於演演算法網路拓撲結構的分析表明，新演演算法比傳統的進化策略(μ,λ)2ES具有更大的收斂概率。對10個標準測試問題的測試結果表明，與採用隨機排序的進化策略和採用動態懲罰函數的進化策略相比，新演演算法在收斂速度和求解精度上均具有一定的優勢.

網路、細胞、克隆、生物、函數

http://www.matlab-download.cn/Code/constrained-optimization.html

http://www.cqvip.com/qk/90076A/200406/10006377.html