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Algoritmo de selección clonal

En los sistemas inmunológicos artificiales , los algoritmos de selección clonal son una clase de algoritmos inspirados en la teoría de selección clonal de la inmunidad adquirida que explica cómo los linfocitos B y T mejoran su respuesta a los antígenos con el tiempo, llamada maduración de la afinidad . Estos algoritmos se centran en los atributos darwinianos de la teoría donde la selección se inspira en la afinidad de las interacciones antígeno-anticuerpo , la reproducción se inspira en la división celular y la variación se inspira en la hipermutación somática . Los algoritmos de selección clonal se aplican más comúnmente a los dominios de optimización y reconocimiento de patrones , algunos de los cuales se parecen a la escalada de colinas paralelas y al algoritmo genético sin el operador de recombinación. [1]

Técnicas

Véase también

Notas

  1. ^ Brownlee, Jason. "Algoritmo de selección clonal". Algoritmo de selección clonal .
  2. ^ de Castro, LN; Von Zuben, FJ (2002). "Aprendizaje y optimización utilizando el principio de selección clonal" (PDF) . IEEE Transactions on Evolutionary Computation . 6 (3): 239–251. doi :10.1109/tevc.2002.1011539.
  3. ^ Watkins, Andrew; Timmis, Jon; Boggess, Lois (2004). "Sistema de reconocimiento inmunológico artificial (AIRS): un algoritmo de aprendizaje supervisado inspirado en el sistema inmunológico" (PDF) . Programación genética y máquinas evolutivas . 5 (3): 291–317. CiteSeerX 10.1.1.58.1410 . doi :10.1023/B:GENP.0000030197.83685.94. S2CID  13661336. Archivado desde el original (PDF) el 2009-01-08 . Consultado el 2008-11-27 . 
  4. ^ Kelsey, Johnny; Timmis, Jon (2003). "Hipermutación somática contigua de inspiración inmunológica para la optimización de funciones". Computación genética y evolutiva (GECCO 2003) . pág. 202. CiteSeerX 10.1.1.422.515 . doi :10.1007/3-540-45105-6_26. 

Enlaces externos