【摘要】：在IGA中，若考虑克隆选择，则可得到一种免疫克隆算法。ICA的基本步骤如下：初始化初始化抗体，并创建记忆抗体集合和初始抗体集合。变异具有高亲和度的记忆细胞，将变异后的抗体加入到Abs中。清除受到较少刺激的Ab，计算对每个Ab的平均刺激，检查终止条件。4）克隆选择和亲和度成熟。根据刺激水平，克隆和突变Abs中的一部分抗体。如果Abs中的平均刺激值小于给定的刺激阈值时，返回到3）。
在IGA中，若考虑克隆选择，则可得到一种免疫克隆算法（ICA）。首先定义抗原Ag（待解决的问题）和抗体（即待解决问题的候选解）Ab的亲和度。比较抗体间相似度，亲和度值越小，说明两个Ab越相似。
ICA的基本步骤如下：
（1）初始化
初始化抗体，并创建记忆抗体集合（M）和初始抗体集合（Abs）。
（2）免疫优化
1）克隆选择。对M中的每一个抗体Ab，决定它们与抗原Ag的亲和度，根据亲和度值，选择高亲和度的记忆细胞Mc，并克隆记忆细胞，将记忆细胞加入到Abs中。
2）亲和度成熟。变异具有高亲和度的记忆细胞，将变异后的抗体加入到Abs中。(www.xing528.com)
3）Abs库更新。清除受到较少刺激的Ab，计算对每个Ab的平均刺激，检查终止条件。
4）克隆选择和亲和度成熟。根据刺激水平，克隆和突变Abs中的一部分抗体。
5）循环。如果Abs中的平均刺激值小于给定的刺激阈值时，返回到3）。
6）记忆细胞库更新。选择与抗原作用的高亲和度的抗体Ab，如果Ab的亲和度大于M中的记忆细胞Mc与抗原的亲和度，则将新的Ab（记为McNEW）加入到M中，如果Mc和McNEW的亲和度小于亲和度阈值，则将Mc从记忆集合M中删除。
7）循环。检查终止条件，如果满足终止条件，优化过程结束；否则返回步骤（2），直到条件满足为止。
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