免疫优化计算.学习与识别

　　本书是作者在人工免疫系统领域研究成果的系统总结。在全面总结国内外人工免疫系统发展现状的基础上，本书着重介绍作者在这一领域的研究成果，主要包括：免疫算法、免疫克隆选择算法、量子克隆计算、人工免疫网络等算法的构造及其在数据聚类、网络路由、通信多用户检测、计算机网络安全等领域中的相关应用。本书也探讨了人工免疫系统进一步研究的方向。本书可以为计算机科学、信息科学、人工智能和自动化技术等领域从事人工免疫系统研究的相关专业技术人员提供参考，也可以作为相关专业研究生和高年级本科生教材。

暂缺《免疫优化计算.学习与识别》作者简介

《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章 进化论与计算智能
1.1 人工智能与计算智能
1.2 进化论与进化计算
1.3 免疫系统与人工免疫系统
1.4 本书的结构
1.5 结论与讨论
参考文献
第2章 生物免疫系统
2.1 免疫基本概念及免疫学发展
2.2 生物免疫系统组成
2.3 免疫分类
2.4 免疫系统的主要功能
2.5 抗体克隆选择学说
2.6 独特型网络调节学说
2.7 人工免疫系统的基本术语
2.8 结论与讨论
参考文献
第3章 从生物免疫到人工免疫系统
3.1 人工免疫系统的历史
3.2 人工免疫系统的研究领域
3.3 人工免疫系统与其他方法的比较
3.4 结论与讨论
参考文献
第4章 免疫进化算法
4.1 免疫算法
4.2 免疫规划
4.3 免疫策略
4.4 结论与讨论
参考文献
第5章 免疫克隆选择计算
5.1 克隆选择算子
5.2 免疫克隆计算的统一描述
5.3 免疫克隆选择算法
5.4 免疫克隆选择规划
5.5 免疫克隆选择策略
5.6 多克隆算子与单克隆算子的比较
5.7 免疫克隆选择计算与进化计算
5.8 结论与讨论
参考文献
第6章 高级免疫克隆选择计算
6.1 自适应动态克隆算法
6.2 免疫估势克隆算法
6.3 自适应多克隆规划算法
6.4 免疫记忆克隆规划算法
6.5 自适应混沌克隆进化规划算法
6.6 求解TSP问题的超变异抗体克隆选择算法
6.7 结论与讨论
参考文献
第7章 量子进化计算与量子克隆选择算法
第8章 人工免疫网络
第9章 基于免疫进化计算的数据聚类
第10章 移动通信中的免疫自适用多用户检测
第11章 网络组播路由免疫优化
第12章 基于免疫机理的网络安全与入侵检测
第13章 人工免疫系统的研究前沿与展望
附录A 人工免疫系统的相关论著
附录B 测试问题
附录C 基本算法