Введение
Глава 1. Обзор искусственных иммунных систем 10
1.1. Генетические алгоритмы – основоположники искусственных иммунных систем 10
1.2. Иммунная система и ее приложения
1.3. Двойная пластичность иммунной сети для решения практических задач 26
1.4. Выводы 29
Глава 2. Модель и алгоритм искусственной иммунной системы . 30
2.1. Свойства искусственной иммунной системы 30
2.2. Модель иммунной системы. 30
2.3. Модель искусственной иммунной системы для задачи распознавания образов
2.4. Описание используемой иммунной сети в задачах распознавания образов 36
2.5. Применение распределенных искусственных иммунных систем для решения задачи символьной регрессии 38
2.5.1. Модель используемой искусственной иммунной системы 38
2.5.2. Применение модели искусственной иммунной системы для символьной регрессии при решении задачи идентификации в экологии 41
2.6. Применение искусственной иммунной системы для сбора мусора автономным роботом 45
2.6.1. Задача сбора мусора. Описание среды и робота .45
2.7. Выводы 51
Глава 3. Алгоритм и реализация искусственной иммунной системы для решения практических задач. 53
3.1. Алгоритм реализации искусственной иммунной системы для задачи распознавания образов
3.2. Точность результатов. Тестовые примеры, сравнение с существующими методами 55
3.3. Алгоритм реализации иммунной системы для задачи символьной регрессии 62
3.4. Описание распределенной версии искусственной иммунной системы для задачи символьной регрессии 65
3.5. Точность результата. Тестовые примеры, сравнение с существующими методами 68
3.6. Алгоритм сбора мусора автономным роботом 81
3.6.1. Модуль принятия решения возврата на базу .83
3.6.2. Модуль принятия решения о дальнейшем движении 84
3.7. Выводы 88
Глава 4. Программная реализация предложенных алгоритмов . 89
4.1. Реализация алгоритма распознавания образов с помощью искусственных иммунных систем 89
4.1.1. Система классов 89
4.1.2. Хранение иммунной системы в постоянной памяти 93
4.1.3. Интерфейс пользователя для задачи распознавания образов 94
4.2. Реализация алгоритма иммунной системы для решения задачи символьной регрессии 97
4.2.1. Классы представления лимфоцитов 97
4.2.2. Классы для представления искусственной иммунной системы 103
4.2.3. Классы для представления сетевого взаимодействия 109
4.2.4. Классы для тестирования логики работы и защиты программы..
4.3. Реализация алгоритма сбора мусора автономным роботом 121
4.4. Выводы 125
Заключение 126
Список используемой литературы.
