Hier volgt een overzicht van de belangrijkste concepten:

* Antigenen: Deze vertegenwoordigen de problemen die moeten worden opgelost of patronen die moeten worden herkend. Ze kunnen van alles zijn, van een reeks datapunten in een optimalisatieprobleem tot een specifiek beeld in een patroonherkenningstaak.

* Antilichamen: Dit zijn de oplossingen die door het algoritme worden voorgesteld. Ze worden doorgaans weergegeven als reeksen gegevens, vergelijkbaar met chromosomen in genetische algoritmen. De ‘geschiktheid’ van een antilichaam weerspiegelt hoe goed het het probleem oplost of het patroon herkent.

* Immuunreceptoren: Deze worden gebruikt om antigenen te detecteren en eraan te binden. De bindingssterkte vertegenwoordigt de gelijkenis tussen het antilichaam en het antigeen.

* Affiniteitsrijping: Dit proces bootst het biologische proces na van het verbeteren van de bindingsaffiniteit van antilichamen. Na verloop van tijd verfijnt het algoritme zijn antilichamen zodat ze beter bij de antigenen passen, wat leidt tot verbeterde oplossingen.

* Klonale selectie: Antilichamen met hoge affiniteit worden geselecteerd voor replicatie (klonen). Dit maakt verdere verfijning mogelijk door mutatie en recombinatie.

* Immuungeheugen: Dankzij deze functie kan het algoritme eerder aangetroffen antigenen en hun overeenkomstige antilichamen met hoge affiniteit "onthouden". Dit versnelt het proces wanneer dezelfde of vergelijkbare antigenen opnieuw verschijnen.

* Negatieve selectie: Dit proces elimineert antilichamen die reageren op "zelf" (dat wil zeggen, onschadelijke elementen) en voorkomen auto-immuunachtige reacties in het algoritme. Dit kan helpen voorkomen dat er sprake is van suboptimale oplossingen.

Belangrijke verschillen met andere evolutionaire algoritmen (zoals genetische algoritmen):

* Focus op diversiteit: IA's leggen sterk de nadruk op het behouden van de antilichaamdiversiteit, wat hen helpt de oplossingsruimte grondiger te verkennen en te voorkomen dat ze vastlopen in lokale optima.

* Nadruk op negatieve selectie: Het proces van het elimineren van antilichamen die op 'zelf' reageren, is uniek voor IA's en helpt de robuustheid te behouden.

* Geheugenmechanismen: Het vermogen om eerder aangetroffen antigenen en oplossingen te onthouden is cruciaal voor aanpassing aan veranderende omgevingen.

Toepassingen van immuunalgoritmen:

Immuunalgoritmen worden toegepast op verschillende gebieden, waaronder:

* Optimalisatie: Het vinden van optimale oplossingen voor complexe problemen op het gebied van engineering, financiën en andere domeinen.

* Patroonherkenning: Het identificeren van patronen in gegevens, zoals beeldherkenning of anomaliedetectie.

* Machineleren: Verbetering van machine learning-modellen door de selectie of classificatie van functies te verbeteren.

* Datamining: Het ontdekken van verborgen patronen en relaties in grote datasets.

* Netwerkbeveiliging: Het detecteren van indringers en kwaadaardige activiteiten.

Hoewel ze krachtig zijn, hebben IA’s ook beperkingen. Ze kunnen rekentechnisch duur zijn, vooral bij grote en complexe problemen, en hun prestaties zijn sterk afhankelijk van de juiste parameterinstelling en probleemrepresentatie. Het ontwerp en de implementatie van een IA kunnen aanzienlijke expertise vereisen op het gebied van zowel immunologie als computationele intelligentie.