0.引言 早在18世纪，爱尔兰的数学家哈密尔顿和英(2)

　　自适应免疫系统的运行机制可以简单的概括为：在抗原的激励下，巨噬细胞分化抗原为颗粒状物质，抗原呈递细胞将这些物质呈递到巨噬细胞的表面；通过识别的途径，被激活T细胞分化和分泌淋巴因子，并使B细胞应答；B细胞对来自激活的T细胞的信号做出反应——被激活并进行分化和繁殖，分泌出抗体蛋白；抗体缠住、中立并毁灭这些抗原，其他多余的T细胞和B细胞变为记忆细胞。这样反复循环若干代数将最终产生能够消灭抗原的有效抗体。

　　免疫系统中B细胞的功能主要是产生抗体,抗体由氨基酸排列组成, 氨基酸的不同排列方式形成不同的抗体;而T细胞则主要实现免疫调节功能。

　　2.2人工免疫系统及人工免疫算法的基本步骤
　　人工免疫系统即根据生物免疫系统的运行机制构造的一种仿生系统。在构造人工免疫系统时, 首先要构造的就是人工抗原和抗体,在人工免疫系统中, 一个抗体或抗原可以用一个字符串表示，生物抗体由氨基酸的不同排列组成，因此, 人工抗体（字符串）中的字符应相当于生物抗体中的氨基酸。为使人工免疫系统具有与生物免疫系统类似的自我调节机制,可以用亲和力来描述抗体和抗原之间的匹配程度，用浓度来描述每种抗体在整个抗体群中所占份额。抗体和抗原之间的亲和力反映了候选解和最优解的接近程度, 也即反映候选解对约束条件和目标函数的满足程度。对于亲和力较大的抗体作为记忆细胞加以重点保留，又通过浓度调节来保持抗体的多样性；再对经过选择的抗体群（通过亲和力和浓度进行促进抑制得到的抗体群）进行繁殖变异产生新的抗体群。不断地循环，最终也将会找到满足要求的最优解。

　　步骤1：抗原识别——对实际问题进行抽象，产生目标函数和约束条件作为抗原。

　　步骤2：产生初始抗体——若抗原为新抗原，则随机产生N个抗体构成初始抗体群，记忆库为空集；若抗原为已经出现的抗原，则从记忆库中随机选择部分记忆细胞，以及随机产生部分抗体构成规模为N的初始抗体群。

　　步骤3：亲和力、浓度计算——亲和力反映了候选解和最优解的接近程度，浓度反应了候选解之间的相似性。

　　步骤4：记忆细胞更新——与抗原有最大亲和力的抗体加给记忆细胞。 由于记忆细胞数目有限，新产生的具有更高亲和力的抗体替换较低亲和力的抗体。

　　步骤5：终止条件——当达到给定代数或已经连续几代都没能找到更好的解则终止，否则转到步骤（6）重复执行。

　　步骤6：抗体的促进和抑制——高亲和力抗体受到促进，高浓度抗体受到抑制。通常通过计算抗体成活的期望值来实施。

　　步骤7：产生新抗体群——通过人工免疫算子产生多种抗体，再加上记忆细胞中的抗体代替原抗体群，形成下一代抗体群。

　　3.旅行商问题的人工免疫算法 （科教作文网http://zw.nseEc.cn）
　　3.1 旅行商问题的人工免疫算法的基本步骤:

　　人工免疫算法的映射关系:抗原对应为遍历各城市的最短路径；抗体对应为一条遍历路径；亲和力对应为抗体所决定的路径与抗原的最短路径的匹配程度。算法的基本步骤:

　　步骤1:随机生成一个规模为N的初始抗体群path。

　　步骤2:计算抗体群path中的每个抗体的亲和力Affi和浓度density。

　　步骤3:选择亲和力较高的抗体生成记忆细胞群体MemoryLab，其规模为N1。

　　步骤4:依据亲和力和浓度对路径path中各个抗体的进行选择并繁殖,得新抗体群path2。亲和力越高、浓度越低则繁殖越多;反之, 则繁殖越少。

　　步骤5:通过人工免疫算子对抗体群path2进行变异等操作,得到抗体群path3。亲和力越低则变异率越高;亲和力越高则变异率越低。

　　步骤6: 将path3 并入path, 计算抗体群path中的每个抗体对抗原的亲和力。删除亲和力低的和重复的抗体,使群体总规模保持为N。

　　步骤7: 重复执行步骤2到步骤7,直到循环次数达到设定值或经过若干次循环仍没有找到更优解。