人工免疫系统是继人工神经网络和遗传进化计算之后，计算智能领域的又一个研究热点，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、多模态优化和免疫防御理论研究，以及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。这些研究内容支持的主要结论是：基于免疫理论的进化计算总体上优于传统进化算法，尤其适合于多模态优化问题的求解，在管理科学领域具有广泛的应用价值；免疫系统的进化机制可用于自适应的智能入侵检测系统和分布式的动态网络免疫体系设计。
杨孔雨，男，1967年出生，博士，教授。本科毕业于清华大学自动化系，硕士毕业于山东大学计算机系，2005年6月博士毕业于南开大学控制理论与控制工程专业，获工学博士学位。1999年10月破格晋升为副教授，2004年12月晋升为教授。2000年起担任山东财政学院计算机信息工程学院副院长，为该校管理科学与工程和计算机科学与技术学科带头人，硕士生导师。2006年11月作为高层人才引进进入北京信息科技大学，现任该校经济管理学院知识管理研究中心教授、信息管理学院教授，管理科学与工程专业硕士生导师。在国内外学术刊物和学术会议上发表论文50余篇，近3年有11篇被三大机构检索；出版专著2部，教材5部；主持省部、厅局级科研项目多项；曾获2005年山东省高校优秀科研成果（自然科学）二等奖、1999年山东交通科技进步一等奖、1999年山东建筑科技进步三等奖、1995年山东省科技进步三等奖等。 目前正在主持教育部人文社科规划基金项目、北京市优秀人才培养资助D类项目和山东省教育厅科技计划项目各一项。2001年起被聘为山东省信息化专家委员会专家、山东省科技厅、教育厅科技项目（奖励）评审专家组成员、齐鲁软件园人才培养基地顾问。2002年被聘为澳门科技大学山东社会科学院教育点MBA特聘教授、硕士生导师。现为中国人工智能学会高级会员，中国计算机学会会员、中国电子学会MIS专委会委员。
目 录
前 言…………………………………………………………………………………………／1
第一章 绪 论………………………………………………………………………………／1
第一节 引言……………………………………………………………………………／l
第二节 免疫进化计算及其典型应用…………………………………………………／2
第三节 本书的研究内容与组织结构…………………………………………………／8
第二章 免疫系统与免疫进化………………………………………………………………／14
第一节 生物免疫系统基本原理………………………………………………………／14
第二节人工免疫系统研究概况…………………………………………………………／21
第三节 免疫进化与免疫优化计算……………………………………………………／29
第四节 免疫系统与网络安全…………………………………………………………／32
第三章 进化计算与免疫进化算法…………………………………………………………／36
第一节 进化计算与遗传算法…………………………………………………………／36
第二节 免疫机制及其对进化计算的启示……………………………………………／45
第三节 理论免疫学与免疫进化模型…………………………………………………／52
第四节 基于免疫机制的进化算法研究………………………………………………／62
第五节 通用免疫进化算法(GIEA)一般框架…………………………………………／76
第六节 利用GIEA求解TSP等仿真实验 ………………………………………………／84
第七节 本章小结………………………………………………………………………／92
第四章 抗体基因生成与进化算法…………………………………………………………／94
第一节 抗体基因及其编码设计………………………………………………………／94
第二节 利用模糊系统提取抗体基因…………………………………………………／99
第三节 负选择算法生成抗体基因……………………………………………………／109
第四节 克隆选择算法实施基因进化…………………………………………………／l18
第五节 抗体基因进化算法集成………………………………………………………／131
第六节 本章小结………………………………………………………………………／135
第五章 免疫优化在物流配送中的应用……………………………………………………／137
第一节 物流配送的车辆调度问题……………………………………………………／137
第二节 车辆调度模型研究……………………………………………………………／141
第三节 免疫优化算法求解车辆调度问题……………………………………………／148
第四节 车辆调度问题仿真实验………………………………………………………／153
第五节 本章小结………………………………………………………………………／161
第六章 多模态免疫优化算法………………………………………………………………／162
第一节 多模态优化算法概述…………………………………………………………／162
第二节 多模态遗传算法及其改进……………………………………………………／167
第三节 多模态优化算法的完全收敛性………………………………………………／175
第四节 基于GIEA多模态免疫算法设计………………………………………………／185
第五节 自适应多模态免疫进化算法的设计…………………………………………／195
第六节 基于平衡峰值多模态免疫优化算法…………………………………………／204
第七节 多模态免疫优化算法的理论性能分析………………………………………／215
第八节 本章小结………………………………………………………………………／221
第七章 免疫算法在金融预测中的应用……………………………………………………／223
第一节 金融预测………………………………………………………………………／224
第二节 模糊预测模型…………………………………………………………………／225
第三节 基于多模态免疫算法的模糊规则发现………………………………………／230
第四节 免疫算法优化模糊系统参数…………………………………………………／240
第五节 双层免疫算法优化动态模糊系统……………………………………………／247
第六节 变长抗体编码免疫算法优化模糊系统………………………………………／256
第七节 本章小结………………………………………………………………………／267
第八章 基于免疫进化的入侵检测系统研究………………………………………………／272
第一节 入侵检测系统及其存在的问题………………………………………………／272
第二节 计算智能在入侵检测中的应用简介…………………………………………／281
第三节 基于免疫进化与粗集约简的IDS模型 ………………………………………／287
第四节 免疫入侵检测原型系统的设计与实现………………………………………／300
第五节 本章小结………………………………………………………………………／312
第九章 基于免疫机制的网络安全体系设计………………………………………………／313
第一节 传统网络安全体系结构与模型………………………………………………／313
第二节 新一代的网络安全体系结构…………………………………………………／318
第三节 网络免疫系统模型框架的提出………………………………………………／326
第四节 集成网络免疫系统的原型设计………………………………………………／340
第五节 本章小结………………………………………………………………………／349
第十章 回顾与展望…………………………………………………………………………／35l
第一节 研究工作回顾…………………………………………………………………／351
第二节 主要研究成果和结论…………………………………………………………／353
第三节 未来研究展望…………………………………………………………………／357
第四节 结束语…………………………………………………………………………／359
主要参考文献…………………………………………………………………………………／360
作者论著及研究项目…………………………………………………………………………／382
后 记…………………………………………………………………………………………／386
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