基于mhc调控的免疫公式发现算法

在分析了基于遗传原理的公式发现方法的优势与不足的基础上,根据免疫原理和mhc(majorhistocompatibilitycomplex)在免疫系统中的调控作用,提出了一种应用于公式发现领域的算法ifda(immuneformuladiscoveringalgorithm)来解决公式进化中优良结构不易保护的问题.该算法将公式翻译成树状图,并按深度优先的编码方法形成抗体的恒定区和可变区代码,把公式片段编码成为mhc代码,借鉴mhc调控原理指导抗体进化,寻找出数据集合中蕴涵的规律,并用公式的形式表示.通过对多组基准数据的实验说明,此方法在公式复杂度和收敛速度方面比基因表达式算法有更好的性能.