本文探討了人造免疫系統（AIS），這是受人類免疫系統識別和中和威脅的非凡能力啟發的計算模型。 我們將深入研究AIS的核心原理，檢查諸如克隆選擇，負面選擇和免疫網絡理論之類的關鍵算法，並用Python代碼示例說明其應用。 [2

抗體：識別並結合特定威脅（抗原）。在AIS中，這些代表了問題的潛在解決方案。

產生抗體和內存單元格，對以前遇到的威脅的響應更快。 AIS算法通過生成多樣化的解決方案並隨著時間的推移進行完善。

銷毀感染或危險的單元格。 AIS結合了消除無效解決方案的評估機制。
• 免疫系統適應和改進隨著時間的推移是AI的至關重要的靈感。 他們利用突變和選擇等進化原理來連續完善解決方案。 [2 [2 [2
與問題（抗原）相匹配的潛在解決方案（抗體）的基本過程。
• 克隆選擇算法（CSA）：​​著重於選擇最佳解決方案，克隆它們，引入突變並迭代地改進它們。 這對於優化問題特別有用。 負選擇算法（NSA）：
通過創建與正常模式不匹配的檢測器來標識異常。 這是在網絡安全等領域進行異常檢測的理想選擇。
• 免疫網絡理論（int）：對抗體本身之間的交互作用建模，創建一個更健壯和適應性的系統。 這對複雜的，相互聯繫的問題有益。

函數優化的CSA：提供的Python代碼實現CSA，以找到Rastrigin函數的全局最小值，這是一個基準的優化問題。 該代碼演示了生成，評估，選擇，克隆和突變解決方案的迭代過程。 圖形說明了該算法向最佳解決方案的進度。

NSA用於異常檢測：
• python示例顯示瞭如何在簡化的財務交易數據集中使用NSA進行欺詐檢測。 該代碼生成的探測器基於與這些檢測器的接近度不匹配正常交易並標記異常。 可視化描述了決策邊界並檢測到異常。
int用於股票市場預測：
• Python實施使用INT根據經濟指標預測股票價格。 該代碼創建一個解決方案網絡，根據交互作用對其進行更新，並評估其性能。 圖顯示了隨著時間的推移的預測準確性的提高。
• 與其他AI技術的比較
在AIS中的研究正在擴展到混合模型，新的應用領域以及對生物免疫系統的更深入了解。 這些進步有望將來更加強大，更廣泛的應用程序。

結論