人工免疫系統(tǒng)的研究進展與展望

00引言隨著生物系統(tǒng)研究的不斷進展，人們從生物系統(tǒng)中獲取了很多靈感并且進行基于仿生學的人工智能研究。20世紀70年代，首先提出了人工免疫系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)假說，并以此開創(chuàng)了獨特型網(wǎng)絡(luò)理論。獨特型網(wǎng)絡(luò)理論為人工免疫系統(tǒng)以后的應(yīng)用和研究提供了理論指導(dǎo)，并發(fā)展成為人工免疫的基礎(chǔ)理論之一。在獨特型網(wǎng)絡(luò)理論的基礎(chǔ)上進一步給出了免疫網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學框架，從而加快了人工免疫系統(tǒng)在計算機科學方面的發(fā)展。此后Forrest又提出了陰性選擇算法，他的工作對于人工免疫系統(tǒng)的發(fā)展尤其是在信息安全領(lǐng)域應(yīng)用的發(fā)展具有十分重要意義。20世紀80年代，率先基于免疫網(wǎng)絡(luò)學說給出了免疫系統(tǒng)的動態(tài)模型，并探討了免疫系統(tǒng)與其它人工智能方法的聯(lián)系，1997年和1998年IEEE國際會議組織了相關(guān)專題討論了人工免疫系統(tǒng)及其應(yīng)用。目前，人工免疫系統(tǒng)（ArtificialImmuneSystem，AIS）已經(jīng)發(fā)展成為計算智能研究的一個嶄新而且尤為重要的分支并且在多個計算機領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用，并為解決工程實際問題提供了一種強大的信息處理和問題求解范式。通過介紹人工免疫系統(tǒng)，對近幾年典型的人工免疫算法與系統(tǒng)進行了深入探討，通過人工免疫算法在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，展示人工免疫系統(tǒng)在解決復(fù)雜問題時的特點。最后提出免疫算法在未來一段時間內(nèi)的發(fā)展趨勢與應(yīng)用領(lǐng)域。01參與免疫的細胞免疫系統(tǒng)是維持人體自身健康狀態(tài)所必不可少的關(guān)鍵系統(tǒng)。通過依靠其所具有的免疫防御、免疫監(jiān)視和免疫自身穩(wěn)定三大功能。通過發(fā)現(xiàn)、消滅外來病原體、防止感染，以及監(jiān)控體內(nèi)異常病變細胞，對維持機體內(nèi)環(huán)境的穩(wěn)態(tài)發(fā)揮著重要作用。而機體對病原侵害做出的應(yīng)答反應(yīng)叫做免疫（Immunity）。1.1免疫細胞免疫系統(tǒng)的主要功能是識別生物體內(nèi)的細胞，并在識別之后將所有細胞分成“自己”與“非己”兩大類的細胞類型，并引發(fā)適當?shù)姆烙鶛C制去除“非己”細胞?！白约骸本褪巧矬w自身的組織；“非己”是非生物體自身的組織或者某一物質(zhì)。免疫應(yīng)答則是指機體的免疫系統(tǒng)識別“自己”與“非己”，并對自身成分產(chǎn)生天然免疫耐受，對抗原異物產(chǎn)生排除作用的生理過程。生物免疫系統(tǒng)是由免疫分子、免疫細胞、免疫組織和免疫器官組成的復(fù)雜系統(tǒng)。免疫細胞廣義上包括造血干細胞、淋巴細胞、單核吞噬細胞等。免疫分子包括免疫細胞膜分子、免疫球蛋白分子等。1.2T細胞與B細胞T細胞的主要功能是調(diào)節(jié)細胞的活動或者直接對抗原進行攻擊。B細胞主要是依靠產(chǎn)生抗體進而對入侵抗原進行攻擊。成熟的B細胞產(chǎn)生于骨髓中，成熟的T細胞產(chǎn)生于胸腺之中。T細胞與B細胞成熟之后進行克隆增值、分化并表達其具有的功能。大多數(shù)抗原物質(zhì)在刺激B細胞形成抗體過程中，需T細胞的協(xié)助；在某些情況下，T細胞亦有抑制B細胞的作用。同樣，在某些情況下，B細胞也可控制或增強T細胞的功能。兩種淋巴細胞共同作用并相互影響和控制對方功能，形成了機體內(nèi)部高度規(guī)律的反饋型免疫網(wǎng)絡(luò)。1.3樹突狀細胞樹突狀細胞廣泛分布于全身組織和臟器，數(shù)量較少。樹突狀細胞主要參與免疫應(yīng)答的誘導(dǎo)和啟動。根據(jù)樹突狀細胞的成熟狀態(tài)，將其分為未成熟樹突狀細胞和成熟樹突狀細胞。未成熟的樹突狀細胞在外周組織器官接觸和攝取抗原或受到某種刺激后逐漸成熟，同時通過輸入淋巴管或血液循環(huán)遷移到外圍免疫器官發(fā)育成為成熟樹突狀細胞。02人工免疫算法人工免疫系統(tǒng)是通過研究生物免疫系統(tǒng)，運用仿生技術(shù)建立的體系。從信息處理的角度來看，生物免疫系統(tǒng)具備強大的自學習、免疫記憶、個體多樣性以及魯棒性等特性，國內(nèi)外專家學者根據(jù)免疫的特性建立了基于免疫的數(shù)學模型，用于信息處理和復(fù)雜問題求解。人工免疫系統(tǒng)仿生機理和算法的主要內(nèi)容如圖1所示。圖1人工免疫算法的研究2.1免疫學習免疫學習機理是對進入機體的細菌病毒進行不斷識別的過程。最常見的免疫學習，是在對新的信息進行模式識別時，機體出現(xiàn)初次應(yīng)答階段，在這個階段中，免疫系統(tǒng)要產(chǎn)生相應(yīng)的抗體，而這一種抗體是第一次出現(xiàn)在體內(nèi)，故而免疫學習過程較慢，時間較長。在非第一次遇見相同的信息進行識別過程中，機體會出現(xiàn)再次應(yīng)答階段，該過程稱為二次應(yīng)答。免疫學習階段中，由于免疫記憶機制的作用，免疫系統(tǒng)對已經(jīng)出現(xiàn)過的抗原應(yīng)答速度大大提高，并且產(chǎn)生高親和度的抗體處理相對應(yīng)的抗原。再次應(yīng)答階段屬于增強式學習過程。免疫學習是發(fā)生在免疫識別過程中的過程之一。免疫學習的基本方式具有以下四種：（1）增強式學習。當抗體對抗原進行第一次識別之后，機體對抗原的識別程度尚未達到100%的識別，而在之后的識別過程中會加強對這一新抗原的專一性識別，在形成專一性識別的過程中，每一次對抗原的識別都是增強式學習。（2）遺傳式學習。免疫過程中，同一種抗原的抗體在識別過程中不斷進化，并且遺傳上一代抗體的進化結(jié)果，使每一代的抗體對同一個抗原的親和度逐漸成熟。比如，人工進化（EvolutionaryAlgorithm，EA）屬于遺傳式學習。（3）聯(lián)想式學習。在交叉反應(yīng)過程中，對于不同的病毒但因為具有相同抗原的因素，將會產(chǎn)生同一種抗體對不同的病毒均產(chǎn)生免疫，這種產(chǎn)生抗體的過程稱為聯(lián)想式學習。（4）重復(fù)式學習。當免疫系統(tǒng)獲取的抗原少而次數(shù)多時，就會進行重復(fù)的訓練學習。2.2免疫記憶免疫記憶機制目前在智能優(yōu)化和增強學習方面得到了一定程度的應(yīng)用，對各種智能優(yōu)化和增強學習的算法都有提升計算效率的作用。2017年，黃光球[10]提出一種基于人類記憶機制構(gòu)造了人工記憶優(yōu)化機制，在文中提出根據(jù)記憶細胞的三種不同記憶狀態(tài)，瞬時記憶狀態(tài)、短期記憶狀態(tài)和長期記憶狀態(tài)，每種狀態(tài)都可以被接受的刺激增強或減弱力量。以下是三種記憶狀態(tài)的基本概念：（1）瞬時記憶狀態(tài)是物質(zhì)刺激或原始信息通過一個或多個感覺器官進入瞬時記憶存儲的直接圖像，其存儲容量是感覺器官的生理極限，也可以定義為信息保持時間受到衰減的限制。（2）短期記憶狀態(tài)由大腦中的當前信息組成，通常被稱為工作記憶，其信息來自瞬時記憶和長期記憶的識別和提取。（3）長期記憶狀態(tài)的形成是進入短期記憶的信息經(jīng)過進一步處理后，可以得到更好的保存，然后轉(zhuǎn)入長期記憶。2.3克隆選擇人工免疫系統(tǒng)的克隆選擇是具有高魯棒性和廣泛適用性的全局優(yōu)化方法，同時也是具有自組織、自適應(yīng)、自學習的特性，能夠不受問題性質(zhì)的限制，有效地處理傳統(tǒng)優(yōu)化算法難以解決的復(fù)雜問題。在進化算法中更能體現(xiàn)克隆選擇的優(yōu)點與特性。當前的進化算法包括進化規(guī)劃、遺傳變異、遺傳算法和進化策略等。近些年來，根據(jù)克隆選擇原理，人們提出了很多的克隆選擇算法，并得到了很好的應(yīng)用。莫宏偉等人通過利用免疫算法全局并行的特性，將免疫算法用于解決TSP問題中的退化現(xiàn)象。焦李成等提出了一種基于合作模型的協(xié)同免疫多目標優(yōu)化算法，并在算法中在抗體繁殖上結(jié)合了克隆選擇，用于解決多目標優(yōu)化問題。李濤等人提出一種基于免疫原理重構(gòu)TSP問題的模型，該方法通過使用克隆選擇解決組合優(yōu)化問題。重力搜索克隆選擇算法（GravitySearchClonalSelectionAlgorithm，GSCSA）將克隆選擇算法（ClonalSelectionAlgorithm，CSA）和重力搜索算法（GravitySearchAlgorithm，GSA）結(jié)合起來，而Qu和Mo則用它們的生物地理優(yōu)化克隆選擇算法（BiogeographicalOptimizationClonalSelectionAlgorithm，BOCSA）處理數(shù)值優(yōu)化問題，將克隆選擇算法與基于生物地理學的優(yōu)化（BiogeographyOptimization，BO）結(jié)合起來。一些克隆選擇算法將其他技術(shù)結(jié)合起來解決約束優(yōu)化問題。Chen提出了一種稱為免疫激發(fā)進化策略（ImmuneInspiredEvolutionaryStrategy，IIES）的方法?？寺∵x擇算法近年來也被用于求解組合優(yōu)化問題，包括旅行商問題（TSPs）、車輛路徑問題（VRPs）和調(diào)度問題。針對車輛路徑問題，提出了ASIG-VRPCT算法。提出了一種新方法HIA以解決TSP問題。2.4免疫遺傳免疫遺傳算法是將免疫算法和遺傳算法進行結(jié)合，在免疫算法中加入遺傳算子，在沒有附加復(fù)雜的操作和降低遺傳算法魯棒性的情況下，算法兼顧了搜索速度、全局搜索能力和局部搜索能力。免疫遺傳算法具有下述功能：克服通常遺傳算法收斂方向無法控制的缺陷，把目標函數(shù)和制約條件作為抗原，這就能在保證所生成的抗體直接與問題相關(guān)聯(lián)的情況下，收斂方向能得以控制。并對抗原親合力高的抗體進行記憶，能提高二次快速求解，即當遇到同類抗原時可以快速生成與之對應(yīng)的抗體。免疫遺傳算法在處理實際問題的時候，面對不同的問題，由于自身具有的進化算子，故而無論所要解決的問題是離散的還是連續(xù)的都會有很好的解決方式。免疫遺傳算法因其自身的特點廣泛應(yīng)用于自動控制、故障診斷、模式識別、圖像識別和機器學習、網(wǎng)絡(luò)安全等各個領(lǐng)域。03人工免疫系統(tǒng)的應(yīng)用人工免疫系統(tǒng)在工程中的實際應(yīng)用，最主要的是利用了模式識別的特性。比如，抗原與抗體之間的識別，免疫系統(tǒng)對“自己”與“非己”之間的識別等。近幾年來，研究者通過對免疫系統(tǒng)中存在的模式識別的不斷研究，并且結(jié)合現(xiàn)實中出現(xiàn)的問題加以實現(xiàn)，已經(jīng)有了不少的成果。提出了一種基于人工免疫識別系統(tǒng)（ArtificialImmuneRecognitionSystem，AIRS）的離線簽名驗證的新方法用于手寫簽名認證，通過實驗證明，基于人工免疫識別系統(tǒng)的離線簽名驗證方法優(yōu)于現(xiàn)存在的技術(shù)。通過對人工免疫系統(tǒng)在視覺模式識別中的適用性討論，提出了一種新的人工免疫系統(tǒng)的算法和軟件實現(xiàn)方法，在此基礎(chǔ)上利用網(wǎng)絡(luò)攝像機進行實時模式識別。在保障信息安全、工程調(diào)度等方面都用到了模式識別機制。3.1信息安全目前人工免疫算法在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究已經(jīng)有所成就，尤其是在網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測技術(shù)上，已經(jīng)有了較為全面的研究。2007年，蔣亞平整理出人工免疫算法與入侵檢測的相似性，進而使入侵檢測與人工免疫算法有了更加清晰的比對，如圖2所示。隨后，有更多的研究者在人工免疫系統(tǒng)與信息安全領(lǐng)域有所研究。圖2生物免疫與入侵檢測的算法相似性歐仲明受人工免疫系統(tǒng)危險理論的啟發(fā)，提出一種自適應(yīng)的基于agent的入侵檢測系統(tǒng)，通過模擬免疫系統(tǒng)中的樹突狀細胞（DendriticCell，DC）如何檢測和分類危險信號來設(shè)計基于適應(yīng)劑的入侵檢測系統(tǒng)的學習機制。在2016年提出基于異常檢測和預(yù)防系統(tǒng)的高效主動人工免疫系統(tǒng)，用于尋求識別和預(yù)防新的異常。隨著拒絕服務(wù)攻擊持續(xù)增長構(gòu)成的威脅，提出了使用人工免疫系統(tǒng)減輕拒絕服務(wù)攻擊的方法，該方法基于適合于受監(jiān)視環(huán)境要求的分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。張瑞瑞提出了一種基于免疫反應(yīng)中抗體濃度變化的入侵檢測方法，引入血緣關(guān)系和血族來對抗體和抗原進行分類，并模擬抗體和抗原之間的相關(guān)性。該方法建立了入侵檢測中抗原和抗體的動態(tài)進化模型，并通過實驗證明了該方法比傳統(tǒng)方法具有更好的檢測性能和適應(yīng)性。3.2調(diào)度機制基于免疫優(yōu)化機理的調(diào)度通常將抗原和抗體隱喻為調(diào)度問題及其可行解，抗體與抗原間的親和力定義為候選解的評價值，抗體間的親和力為候選解的相似度?？贵w通常用一個“串”來表達，其編碼方式采用二進制、整數(shù)或?qū)崝?shù)編碼。利用抗體群體的進化來產(chǎn)生與抗原匹配最佳的抗體，即最優(yōu)調(diào)度解。隨著人工免疫機理的提出，相繼出現(xiàn)了基于免疫網(wǎng)絡(luò)、基于克隆選擇原理和基于疫苗接種的調(diào)度算法。同時也出現(xiàn)了混合免疫調(diào)度算法，即基于免疫優(yōu)化原理的算法和其它算法的結(jié)合，并相繼被使用在一些工程領(lǐng)域內(nèi)。免疫調(diào)度的一般框架如圖3所示。圖3免疫調(diào)度算法流程近些年來，人工免疫系統(tǒng)在調(diào)度問題上的應(yīng)用已經(jīng)有了很多的研究。2019年，謝穎定義了多核處理器的任務(wù)調(diào)度問題，提出了一種基于人工免疫理論的多目標約束任務(wù)調(diào)度算法。提出了一種新穎的方法——多模態(tài)免疫算法，用于尋找模擬生物免疫系統(tǒng)特征的作業(yè)車間調(diào)度問題的最佳解決方案。通過遺傳算法與免疫算法的混合，解決了置換流水車間調(diào)度問題，以克服遺傳算法在進化過程中的早期收斂問題。提出應(yīng)用人工免疫系統(tǒng)來執(zhí)行并行處理調(diào)度任務(wù)，并得出結(jié)論采用AIS算法求解多處理器任務(wù)調(diào)度問題可以縮短系統(tǒng)的完工時間，提高系統(tǒng)的吞吐量。樓高翔基于混合車間調(diào)度問題的多目標優(yōu)化問題，最大流量和最小時間的強耦合以及免疫遺傳算法的缺陷，包括高計算復(fù)雜度和高空間維度。建立了以最大總完成時間為目標的混合車間調(diào)度數(shù)學模型，并提出了使用免疫克隆選擇算法解決該問題的方法，最后得出結(jié)論，算法可以找到多目標問題的全局最優(yōu)解，具有很強的現(xiàn)實意義。提出一種基于遺傳算法的調(diào)度方法，用以解決通信約束的CPU/FPGA異構(gòu)體系結(jié)構(gòu)調(diào)度問題。3.3其它人工免疫系統(tǒng)其它方面的應(yīng)用還有模式識別，異常診斷，生產(chǎn)系統(tǒng)和工程應(yīng)用等。限于篇幅不再詳細討論。04人工免疫系統(tǒng)未來研究4.1免疫協(xié)同入侵防御生物免疫系統(tǒng)在保護機體的正常運行過程中，不是單一物質(zhì)進行工作，而是多個免疫物質(zhì)協(xié)同工作，共同作用于外來物質(zhì)，進而保證機體的正常運行?，F(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)常見的包括防火墻、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)（IntrusionDetectionSystem，IDS）和入侵防御系統(tǒng)（IntrusionPreventionSystem，IPS）、蜜網(wǎng)等。這些安全技術(shù)都是基于不同的安全焦點，相對獨立。然而，在安全攻擊多樣性、復(fù)雜性的網(wǎng)絡(luò)時代，單靠某種安全技術(shù)完全不能維護網(wǎng)絡(luò)的正常運行。此外，面對大量的網(wǎng)絡(luò)入侵，被動防御和靜態(tài)響應(yīng)同樣是不能起到有效防御目的，這就要求安全防御系統(tǒng)必須具有及時的、主動的響應(yīng)能力，在實際應(yīng)用中，還存在著分布性、魯棒性和適應(yīng)性差等問題。通過綜合使用防火墻、IDS、IPS和蜜網(wǎng)以及智能網(wǎng)關(guān)等設(shè)備，形成整體合力，使網(wǎng)絡(luò)具有主動防御的能力，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)安全研究的熱點之一。人工免疫系統(tǒng)通過對生物免疫系統(tǒng)的仿生之后，具有良好的分布性、多樣性、自動應(yīng)答和自我維護以及異常檢測等特性，可以促進大規(guī)模自治域域內(nèi)和域間之間安全部件的協(xié)作。4.2人工免疫系統(tǒng)處理用于動態(tài)、多目標事務(wù)計算機技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)從對靜態(tài)事務(wù)的處理轉(zhuǎn)向?qū)討B(tài)事務(wù)的處理。生物免疫系統(tǒng)在實際運行中也是對動態(tài)的機體進行防護，故而人工免疫系統(tǒng)也可用于處理動態(tài)的計算機事務(wù)當中。此外