هدف اصلی سیستم ایمنی طبیعی در بدن انسان، تمایز بین بافت خودی و عامل خارجی (غیر خودی یا آنتی ژن) است. سیستم ایمنی بدن، به مواد خارجی یا مواد بیماری زا (معروف به آنتی ژن) عکسل العمل نشان می دهد. در حین این واکنش، سیستم ایمنی برای تشخیص بهتر آنتی ژن دیده شده، تطبیق یافته و حافظه ای برای ثبت آنتی ژن های رایج ایجاد می کند. حافظه ایجاد شده باعث بهبود و سرعت بخشیدن به واکنش سیستم ایمنی تطبیق پذیر در برخوردهای آینده با همان آنتی ژن خواهد شد. شناسایی آنتی ژن ها منجر به تولید سلول های خاصی می شود که آنتی ژن را غیر فعال و یا نابود می کند. سیستم ایمنی بدن، همانند یک سیستم تشخیص الگو کار می کند، برای تشخیص الگوهای غیر خودی از الگوهای خودی.

در سیستم ایمنی طبیعی، آنتی ژن ها موادی هستند که می توانند پاسخ ایمنی را ایجاد کنند. پاسخ ایمنی واکنش بدن به آنتی ژن است، بنابراین از صدمه زدن آنتی ژن به بدن جلوگیری می کند. آنتی ژن ها می توانند باکتری، قارچ، انگل و یا ویروس باشند. یک آنتی ژن باید به عنوان یک خارجی تشخیص داده شود.

وظیفه تشخیص آنتی ژن ها بر عهده گلبول سفید با نام لنفوسیت است. دو نوع لنفوسیت وجود دارد: T-Cell و B-Cell، که هر دو در مغز استخوان تولید می شوند. B-Cell ها در تماس با آنتی ژن ها، آنتی بادی هایی تولید می کند که در مقابل آنتی ژن ها موثر است. آنتی بادی ها پروتئین های شیمیایی هستند و دارای شکل Y مانند هستند.

آنتی بادی ها دارای گیرنده های خاص برای تشخیص آنتی ژن ها هستند. زمانی که تماس بین آنتی بادی با یک B-Cell و آنتی ژن برقرار می شود، تکثیر کلونی در سطح B-Cell اتفاق می افتد و به کمک T-Cell تقویت می شود. در صورت آنکه یک آنتی بادی به جای تشخیص آنتی ژن، بافت خودی را به عنوان عامل خارجی تشخیص داد خودش را نابود می کند.

در حین تکثیر کلونی، دو نوع از سلول شکل می گیرد: سلول های پلاسما و سلول های حافظه. وظیفه سلول های حافظه تکثیر سلول های پلاسما برای واکنش سریعتر در مواجه تکراری با آنتی ژن ها و تولید آنتی بادی برای آن هاست. سلول پلاسما یک سلول B-Cell است که آنتی بادی تولید می کند.

بخش کوچکی از یک آنتی ژن اپیتپ و بخش کوچکی از آنتی بادی ها پاراتپ نامیده می شود. اپیتپ ها پاسخ ایمنی خاصی را طلب می کنند و پاراتپ ها در آنتی بادی ها می توانند به این اپیتپ با یک توان پیوند مشخص، پیوند بخورند. بعد از برقراری پیوند، بین پاراتپ یک آنتی بادی و اپیتپ یک آنتی ژن، ترکیب آنتی بادی-آنتی ژن تشکیل می شود که منجر به از کار افتادن آنتی ژن می شود.

از عملکرد سیستم ایمنی بدن در تشخیص و انهدام عوامل خارجی برای طراحی الگوریتم های متنوعی در بهینه سازی، یادگیری ماشین و شناسایی الگو بهره برداری شده است. سیستم ایمنی مصنوعی یا AIS مخفف Artificial Immune System است که اولین بار به عنوان یک الگوریتم توسط دی کاسترو و زوبن تحت نام الگوریتم کلونی ارائه شد.

ایده اصلی در سیستم ایمنی مصنوعی، برگرفته از فرآیند تکثیر سلولی پس از تشخیص عامل خارجی در سیستم ایمنی طبیعی است. این فرآیند در سیستم ایمنی مصنوعی با نام انتخاب کلونی شناخته می شود و شامل سه مرحله است. در مرحله اول، گروهی از بهترین سلول ها ( سلول هایی که آنتی بادی مربوط به آنها بیشترین تطابق را با آنتی ژن ها داشته باشد) انتخاب می شود. در اینجا عملا هر سلول معادل یه پاسخ مساله است همانند کروموزوم در یک الگوریتم ژنتیک. در مرحله دوم، سلول های انتخاب شده تحت عملیات کلون قرار گرفته و با توجه به یک پارامتر با نام نرخ تکثیر، مورد تکثیر واقع می شود. تعداد کپی هایی که از هر سلول تولید می شود بستگی به ارزش آن سلول دارد. هر چقدر برازش یک سلول بیشتر باشد، تعداد کپی های بیشتری از آن ایجاد خواهد شد. در مرحله سوم، سلول تکثیر شده تحت عملگری با نام فراجهش قرار می گیرد. این عملگر که مشابه عملگر جهش در الگوریتم ژنتیک است، با توجه به پارامتری با نام Pm که نرخ جهش است، تغییر کوچکی را به هر سلول تکثیر شده اعمال می کند. (شبیه عملگر جهش در GA). تفاوتی که عملگر فراجهش با عملگر جهش در GA دارد آن است که در فراجهش، اندازه تغییراتی که در سلول ایجاد می شود بستگی به برازش آن سلول دارد. هر چقدر یک سلول برازنده تر باشد، تغییرات کمتری به آن اعمال خواهد شد.

سیستم ایمنی مصنوعی به طور موفقیت آمیزی برای دامنه وسیعی از مسائل به کار رفته است. از مسائل تشخیص نفوذ به شبکه تا مدل های دسته بندی داده، یادگیری مفهوم، خوشه بندی داده، رباتیک، شناسایی الگو، داده کاوی، همچنین از سیستم ایمنی مصنوعی برای مقدار دهی اولیه وزن ها در شبکه عصبی و بهینه سازی توابع چند وجهی استفاده می شود.

خصوصیات مهم سیستم ایمنی مصنوعی به شرح زیر است:

1- استفاده از نمایش رشته بیتی

2- طول ثابت و یکسان برای هر سلول

3- به کارگیری یک جمعیت یا تعداد اعضا ثابت، البته در سیستم ایمنی مصنوعی می توان با تعریف طول عمر برای سلول های جمعیت، از یک جمعیت با تعداد اعضای متغیر نیز بهره برد.

4- در شبه کد، Selectionsize نشان گر تعداد سلول هایی است که برای انجام عملیات تکثیر، از جمعیت دور جاری در حلقه while انتخاب می شوند. به خاطر وجود همین مرحله در سیستم ایمنی مصنوعی، ماهیتی مشابه انتخاب داروینی وجود دارد.

5- برای تعیین عدد تکثیر سلولی برای یک سلول ایمنی انتخاب شده در تابع Clone از رابطه (Nc=Round(β,N,R استفاده می شود. در این رابطه Nc بیانگر تعداد کپی سلول β مبین نرخ تکثیرClonerate، همچنین N نشان گر تعداد سلول های جمعیت (Populationsize) و R بیانگر برازش مبتنی بر رتبه سلول مورد تکثیر است.

6- استفاده از جهش معکوش سازی بیت در عملگر فراجهش (عملگر جهش در AIS عملگر اصلی است).

7- برخلاف الگوریتم های تکاملی که معمولا احتمال جهش مقداری ثابت است، احتمال فراجهش Phm در سیستم ایمنی مصنوعی مقداری متغیر داشته و اندازه آن بستگی به برازش سلول ایمنی (عضو جمعیت) دارد. برای محاسبه احتمال فراجهش داریم: (Phm=exp(-Pm.f، در این رابطه Pm نرخ جهش بوده و f برازش سلول ایمنی مورد جهش است.

Function AIS(problem) returns a state that is local optimum
Input: Populationsize, Selectionsize, Problemsize, Clonesize, Pmutation
Output: Sbest
Population←InitializePopulation(Populationsize, Problemsize);
EvaluatePopulation(Population);
Sbest←GetBestSolution(population);
while stopCondition() do
Populationselect ← Select (Population, Selectionsize);
Populationclones←θ
Foreach Pi → Populationclones do
Populationnew←Clone(Pi,Clonerate);
end
foreach Pi → Populationclones do
populationnew←Hypermutate(Pi, Pmutation);
end
EvaluatePopulation(Populationnew);
Population←Replace(Population, Populationnew);
Sbest←GetBestSolution(Population)
end
return Sbest