本文探讨了人造免疫系统（AIS），这是受人类免疫系统识别和中和威胁的非凡能力启发的计算模型。 我们将深入研究AIS的核心原理，检查诸如克隆选择，负面选择和免疫网络理论之类的关键算法，并用Python代码示例说明其应用。 [2

抗体：识别并结合特定威胁（抗原）。在AIS中，这些代表了问题的潜在解决方案。

产生抗体和内存单元格，对以前遇到的威胁的响应更快。 AIS算法通过生成多样化的解决方案并随着时间的推移进行完善。

销毁感染或危险的单元格。 AIS结合了消除无效解决方案的评估机制。
• 免疫系统适应和改进随着时间的推移是AI的至关重要的灵感。 他们利用突变和选择等进化原理来连续完善解决方案。 [2 [2 [2
与问题（抗原）相匹配的潜在解决方案（抗体）的基本过程。
• 克隆选择算法（CSA）：​​着重于选择最佳解决方案，克隆它们，引入突变并迭代地改进它们。 这对于优化问题特别有用。 负选择算法（NSA）：
通过创建与正常模式不匹配的检测器来标识异常。 这是在网络安全等领域进行异常检测的理想选择。
• 免疫网络理论（int）：对抗体本身之间的交互作用建模，创建一个更健壮和适应性的系统。 这对复杂的，相互联系的问题有益。

函数优化的CSA：提供的Python代码实现CSA，以找到Rastrigin函数的全局最小值，这是一个基准的优化问题。 该代码演示了生成，评估，选择，克隆和突变解决方案的迭代过程。 图形说明了该算法向最佳解决方案的进度。

NSA用于异常检测：
• python示例显示了如何在简化的财务交易数据集中使用NSA进行欺诈检测。 该代码生成的探测器基于与这些检测器的接近度不匹配正常交易并标记异常。 可视化描述了决策边界并检测到异常。
int用于股票市场预测：
• Python实施使用INT根据经济指标预测股票价格。 该代码创建一个解决方案网络，根据交互作用对其进行更新，并评估其性能。 图显示了随着时间的推移的预测准确性的提高。
• 与其他AI技术的比较
在AIS中的研究正在扩展到混合模型，新的应用领域以及对生物免疫系统的更深入了解。 这些进步有望将来更加强大，更广泛的应用程序。

结论