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免疫算法反演研究
罗红明,王家映,朱培民,师学明
中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院,武汉 430074

摘要以免疫系统原理为基础,本文首次将免疫算法用于 MT 反演。其基于亲和性的概
率选择和浓度控制策略,以及记忆库功能,能够很好改善传统非线性反演方法易早熟、难收
敛的弊端。通过对理论模型数据比较,表明该方法是一种较为精确、稳定收敛,能够成功应
用于地球物理反演问题的实用方法。
关键词免疫算法大地电磁反演亲和性记忆库
1 引言
自然界的演化是由不稳定趋于稳定的过程,其本质遵循着最优原则,正是基于这一点,
很多优化计算方法是在模拟自然现象及其演化状态的框架下提出来的,经典的有遗传算法
[1],模拟退火算法[2],人工神经网络[3]等;近几年发展的有蚂蚁算法[4],粒子群算法[5,6],鱼
群算法[7,8],量子优化算法[9,10,11,12]等。免疫算法也是近几年发展的,它是基于人体的免疫系
统原理,从体细胞理论和网络理论发展得到的,实现了类似于免疫系统的自我调节功能和生
成不同抗体的功能。
免疫系统是一种高度进化的生物信息处理系统,能够识别和消除病原体,具有学
忆和模式识别能力[13]。
在免疫系统中,存在两类物质:
1) 抗原(Antigen):抗原是一类能够刺激机体免疫系统产生特异性免疫应答(Immune
response)的,并能与相应免疫应答产物即抗体或致敏淋巴细胞在体内或体外发生
特异性结合的物质。
2) 抗体(Antibody): 抗体就是免疫球蛋白,而免疫球蛋白并不都具有活性,主要存
在于血清等体液中,能与相应抗原特异性的结合。
在免疫系统处理信息过程中,抗原性异物即是所谓“外来”物质,包括外源性的细菌、病菌
和内源性的病变细胞(如肿瘤细胞)、异常代谢产物等,种类繁多,但不管是曾经遇到
过的“外来”物质,还是未曾遇到过的“外来”物质,免疫系统的免疫细胞均能产生一
系列相应反应来识别并将其清除,很少错把“外来”当“自己”,或把“自己”当作“外
来”。在免疫系统中,负责识别和清除抗原的是抗体,免疫系统强大的识别能力,即来
源于抗体的多样性[14,15]。
基于免疫系统的记忆、识别以及重组基因,以产生更优抗体对付入侵的抗原的原理,可
以研究借鉴其这种信息处理机制解决工程和科学的最优化问题。免疫算法起源于Farmer J.
D.[16]等人的基于免疫网络学说的免疫系统动态模型研究,以及免疫系统与其它人工智能方法
关系的探讨。1990年,H. Bersini[17]等人首次将免疫算法应用于求解问题。在国内,1991,
靳蕃等指出“免疫系统所具有的信息处理与肌体防卫功能,从工程角度来看,具有非常深远
的意义”[18]。
目前,基于免疫学原理己提出了不少新的算法和技术,广泛应用于计算机安全、自动检
测、模式识别和数据挖掘等工程领域,但在地球物理反演领域国内尚无研究。
2 免疫算法的基本原理及应用
人类区别于其他生物的显著特点就是自身具有学习的能力。人类可以不断地从生物系统
的结构功能及其调节机制中获得灵感。例如在优化计算领域,三大生物信息处理系统——神
经系统、遗传系统和免疫系统都被应用到实际问题处理中,并