Preface ..................................................................／1
Chapter 1　Introduction ..................................................／1
　　1.1　Foreword ........................................................／1
　　1.2　Immune Evolutionary Computation and Its Typical Applications ....／2
　　1.3　Research Contents and Organization of the Book ..................／8
Chapter 2　Immune System and Immune Evolution ............................／14
　　2.1　Principle of Biology Immune System ..............................／14
　　2.2　Research Survey of Artificial Immune System .....................／21
　　2.3　Immune Evolution and Immune Optimization Algorithm ..............／29
　　2.4　Immune System and Network Security ..............................／32
Chapter 3　Evolutionary Computation and Immune Evolutionary Algorithm ....／36
　　3.1　Evolutionary Computation and Genetic Algorithm ..................／36
　　3.2　Immune Mechanism and Revelation to Evolutionary Computation .....／45
　　3.3　Theoretic Immunology and Immune Evolutionary Model ..............／52
　　3.4　Research of Evolutionary Algorithms Based on Immune Mechanism ...／62
　　3.5　The Framework of General Immune Evolutionary Algorithms (Giea) ..／76
　　3.6　Simulation Test to Sovel Tsp Using Giea .........................／84
　　3.7　Brief Summary ...................................................／92
Chapter 4　Produce and Evolution Algorithms Research
　　　　　　of Antibody Gene .............................................／94
　　4.1　Antibody Gene and Its Code Design ...............................／94
　　4.2　To Produce Antibody Gene with Fuzzy System ......................／99
　　4.3　To Produce Antibody Gene with Negative Selection Algorithm ......／109
　　4.4　To Evolve Antibody Gene with Clone Selection Algorithm ..........／118
　　4.5　Integration of Antibody Gene Evolution Algorithms ...............／131
　　4.6　Brief Summary ...................................................／135
Chapter 5　Applications to Logistics Distribution of
　　　　　　Immune Optimization ..........................................／137
　　5.1　Vehicle Routing Problem of Logistics Distribution ...............／137
　　5.2　Research of Vehicle Scheme Model ................................／141
　　5.3　Immune Optimization Algorithm to Solve Vrp ......................／148
　　5.4　Simulation Tests to Solve Vrp ...................................／153
　　5.5　Brief Summary ...................................................／161
Chapter 6　Research of Multi-Modal Immune Algorithm ....................../ 162
　　6.1　Summary of Multi-Modal Optimization Algorithm ...................／162
　　6.2　Multi-Modal Genetic Algorithm and Its Improvement ...............／167
　　6.3　Complete Convergence of Multi-Modal Immune Algorithm ............／175
　　6.4　Design of Multi-Modal Immune Algorithm Based on Giea ............／185
　　6.5　Design of An Adaptive Multi-Modal Immune Algorithm ..............／195
　　6.6　A Multi-Modal Immune Algorithm Based on Peaks Poised ............／204
　　6.7　Theoretic Performance Analysis to Multi-Modal Immune Algorithm ..／215
　　6.8　Brief Summary ...................................................／221
Chapter 7　Applications to Finance Forecast of Immune Algorithm ..........／223
　　7.1　Finance Forecast ................................................／224
　　7.2　Fuzzy System Model to Forecast ..................................／225
　　7.3　Fuzzy Rules Discovery Based on Multi-Modal Immune Algorithm .....／230
　　7.4　Optimizing Parameters of Fuzzy System with Immune Algorithm .....／240
　　7.5　Deciding Structure and Parameters of Fuzzy System
　　　　　with Double Ia .................................................／247
　　7.6　Optimizing Fuzzy System with Length-Changeable
　　　　　Antibody Codes Ia ..............................................／256
　　7.7　Brief Summary ...................................................／267
Chapter 8　Research of Intrusion Detection System Based
　　　　　　on Immune Evolution ..........................................／272
　　8.1　Intrusion Detection Systemand Its Problems ......................／272
　　8.2　Brief Introduce of Computation Intelligence to Ids ..............／281
　　8.3　A N Ids Model Based on Rough-Set Reduction Algorithm ............／287
　　8.4　Design and Implementation of An Immune Ids Prototype ............／300
　　8.5　Brief Summary ...................................................／312
Chapter 9　Design of Network Security System Based
　　　　　　on Immune Mechanism ..........................................／313
　　9.1　Traditional Network Security Architecture and Models ............／313
　　9.2　The New Generation Network Security Architecture ................／318
　　9.3　the framework of network immune system model ....................／326
　　9.4　Design of An Integration Network Immune System Prototype ........／340
　　9.5　Brief Summary ...................................................／349
Chapter 10　Review and Expectation .......................................／351
　　10.1　Review of Research Works .......................................／351
　　10.2　Main Production and Conclusion .................................／353
　　10.3　Expectation to Future Work .....................................／357
　　10.4　The Tag ........................................................／359
References ...............................................................／360
Publications and Projects of the Author ..................................／382
Postscript ...............................................................／386

　　近年来，在信息科学和生命科学相互交叉渗透的研究领域，由生物免疫理论启发的人工免疫系统，是继人工神经网络和遗传进化计算之后，计算智能领域中的又一个研究热点，在国际上引起了越来越多学者的极大兴趣，研究方向已涉及优化计算、运筹调度、预测决策、网络安全、入侵检测、数据挖掘和知识工程等诸多领域。本书主要汇总了作者近年来基于免疫进化计算的免疫优化算法、多模态免疫优化和免疫防御理论的研究，及其在管理科学中的物流配送车辆调度、金融市场的预测决策、信息管理中的网络安全等方面的应用研究。
　　本书的研究内容和主要成果可归纳为以下几个方面。
　　(1)以免疫系统本身的智能化机制和从中抽象出来的数学模型为理论依据，构建了一个具有方法论意义的通用免疫进化算法模型框架；利用马尔柯夫链理论进行了算法的收敛性证明和计算复杂性分析；实施了求解TsP问题和对经典测试函数的仿真实验，并通过与传统算法的比较，验证了免疫进化算法的有效性及其应用方向。
　　(2)设计了一种基于双重免疫算法的动态模糊系统模型和基于粗集约简的免疫进化模型，用于抗体基因的生成；并提出了一种集成克隆算子和负选择算子的免疫多克隆选择算法，用于抗体基因的进化。
　　(3)对物流配送中心的车辆调度和路径优化问题及其免疫求解算法进行了研究，针对车辆调度问题的特殊性，将改进免疫优化算法中的选择算子、交叉算子和变异算子做了适应性调整，并将提出的改进免疫优化算法应用到车辆调度问题中。仿真实验结果显示，该算法能够在较短的代数内快速地收敛到全局最优解，优化结果进一步证明了免疫算法的优良性能。
　　(4)基于通用免疫进化算法的模型框架，设计了一套完整的多模态优化问题的求解体系和若干种改进的多模态免疫优化算法；对不同算法分别进行了大量的实例研究和仿真实验，并通过与其他同类算法的比较，验证了各自的有效性、自适应能力和较少的计算量。
　　(5)从理论上分析、提出并证明了多模态优化算法的完全收敛性问题；设计了多模态免疫优化算法中典型免疫算子的实现形式，并通过形式化的定义、运行机理分析和严格的数学推理，证明了其完全收敛性、收敛的稳定性、快速收敛能力及较低的计算复杂性等等，基本形成了完善的免疫进化计算的基础理论和应用体系。
　　(6)深入研究了免疫算法在金融预测中的应用。在模糊预测模型基础上，系统地提出了免疫优化模糊系统的各种方法及利弊，然后采用了3种不同的方法训练模糊模型并应用于金融预测，并分别进行了实证研究，对20日移动平均线进行了预测，对拟合与预测的效果进行了分析，给出了合理的解释。
　　(7)以通用免疫计算框架为指导，结合粗集理论的属性约简算法，设计了一个基于免疫Agent的分布式网络入侵检测模型；并实际开发了一个具有基因进化能力的自适应免疫入侵检测原型．系统。
　　(8)模拟生物免疫系统的多层防御机制，研究并提出了一种动态网络安全免疫体系，创造性地设计了一个包括防护、检测、响应、容侵和恢复五层防御机制的集成网络免疫系统分层模型，并简单探讨了该模型的自学习、自组织和自适应能力。
　　这些研究内容和成果支持的主要结论是：基于免疫理论的进化算法整体上优于传统进化算法，尤其适合于对多模态优化问题的求解，可保证实现多模态问题的完全收敛和自适应搜索，具有广泛的实际应用价值；免疫系统与网络安全系统具有自然的机理相似性，其抗体进化机制可用于实现自适应的智能入侵检测系统和动态的分布式网络免疫体系。
　　本书的出版是在作者博士课题研究的基础上，基于作者近年来主持的教育部人文社科研究规划基金项目(07JA630063)、北京市优秀人才培养资助项目(J0734006)、北京市教委人才强教计划项目(51070036)、山东省教育厅科技计划(J04A12；J02F06)等项目的研究和基金资助，尤其得到北京信息科技大学经管学院知识管理研究中心和葛新权院长的支持和帮助。感谢我的博士导师王秀峰教授，感谢社会科学文献出版社，感谢所有参与上述项目研究的同事和研究生们，以及北京信息科技大学经济管理学院、信息管理学院的领导和老师们多年来对笔者的大力支持。