[发明专利]一种新型人工免疫系统和基于蚁群优化的检测器集优化方法

说明书

技术领域

本发明属于人工智能领域，涉及其中的人工免疫系统，具体涉及人工免疫系统中检测器的优化方法。

背景技术

人工免疫系统中使用检测器识别非自体，因此如何产生和优化检测器集是关系到人工免疫系统性能和准确性的主要问题。当前已有多种成熟的检测器集产生方法，但检测器集的优化算法还较少。

当前的人工免疫系统在优化检测器集时主要使用免疫反馈算法，定期依据已检查的抗原与各检测器之间的匹配情况改变检测器，重新生成与已检查抗原匹配度较高的新检测器代替现有的检测器。在生成新检测器时，需要判断新检测器是否与自体发生匹配，这需要大量的时间与空间开销；如新检测器与自体匹配则需要重新生成新检测器，从而浪费大量的时间与空间开销。

人工免疫系统中检测器集优化问题的特性分析

出于减少检查抗原所需时间与空间开销的考虑，人工免疫系统中不会保存全部的检测器，仅使用少量的检测器检查抗原，因此优化检测器集的过程实际上是如何从检测器全集中挑选部分最适合的检测器的过程。其具有以下特性：

1、选择性：从检测器全集中选择部分最适合当前检查抗原要求的检测器，避免重新生成检测器所需与自体进行匹配检查所需的时间与空间开销。

2、高效性：优化检测器所需的时间与空间开销较小，从而保证对人工免疫系统的影响较小。

3、动态性：能依据已检查的抗原，不断调整人工免疫系统中的检测器集，使得人工免疫系统在检查抗原时具有较高的准确性。

发明内容

本发明的目的是解决人工免疫系统中现有的检测器集优化算法所存在的时间与空间开销大、准确性难以保证等问题，提供一种高效的检测器集优化方法，并构建一种新型的人工免疫系统。

实现本发明目的的技术方案是，一种新型人工免疫系统和基于蚁群优化的检测器集优化方法，包括下列步骤：1)生成所有可能的检测器构建候选检测器集；2)计算每个候选检测器的信息素；3)定期选择部分候选检测器作为检查抗原所使用的检测器。

所述步骤1)具体包括下列步骤：

1.1)定义变量L保存检测器所包含二进制数的个数，L即表示检测器的长度，(初值由系统在启动前设置确定为大于1的整数)；

1.2)设置匹配度阈值P，作为判断检测器是否有效的依据，(初值由系统在启动前设置确定为不小于1的整数)；

1.3)随机构建长度是L的二进制串作为初始检测器；

1.4)生成初始检测器；

1.5)计算所有自体(在一定确定的系统中自体的长度都是等长的二进制串)与该初始检测器之间对应位置且相同的子串的最大长度，如均未出现大于或等于P的值，则将该初始检测器作为候选检测器，否则转到步骤1.4)执行；

1.6)如还能生成不同的长度是L的二进制串，则转到步骤1.3)执行，否则结束。

所述步骤2)具体包括下列步骤：

2.1)设置计数器T，作为调整人工免疫系统中检查抗原所用检测器集的周期，(初值由系统在启动前设置确定为大于1的整数)；

2.2)设置信息素阈值M，作为信息素计量的最大值，(初值由系统在启动前设置确定为大于0的数)；

2.3)定义变量r表示需检查的抗原与候选检测器之间的匹配度；

2.4)定义变量p表示候选检测器用于检查抗原时具有的信息素，(初值设置为0)；

2.5)计算抗原与每个候选检测器之间对应位置且相同的子串的最大长度，作为两者之间的匹配度，记录到r中；

2.6)使用公式p+r/L计算出的值更新候选检测器的信息素值(L是检测器所包含二进制数的个数)，作为检测器新的信息素值p；

2.7)每检查T个抗原，则执行步骤3。

2.8)当任一候选检测器的信息素值大于或等于M时，则将所有候选检测器中的信息素的值减半。

所述步骤3)具体包括：3.1)按照每个候选检测器中保存的信息素由低到高对候选检测器进行排序；3.2)依据各候选检测器信息素，由高到低选择指定数量的候选检测器构建人工免疫系统中检查抗原所用的检测器集。

在步骤3.2中，若出现待选的初始检测器数量大于候选检测器指定数量时，由系统从信息素相同的待选初始检测器中按随机生成的先后顺序选择一个或几个构成人工免疫系统中检查抗原所用的检测器集。

本发明使用信息素作为优化人工免疫系统中检测器集的依据，避免了重新生成检测器所需的大量时间与空间开销，提高了优化检测器集的有效性。

实现本发明目的的装置如下：