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클론 선택 원리는 항원 자극에 대한 적응 면역 반응의 기본 특성을 설명하기 위해 사용됩니다. 이는 항원을 인식하는 세포만이 증식하도록 선택된다는 개념을 확립합니다. 선택된 세포는 선택된 항원에 대한 친화력을 향상시키는 친화력 성숙 과정을 거칩니다. 이 연구에서는 면역 반응의 친화력 성숙을 명시적으로 고려하는 클론 선택 원리의 계산적 구현을 제안합니다. CLONALG라는 일반 알고리즘은 주로 기계 학습 및 패턴 인식 작업을 수행하기 위해 파생되었고, 그런 다음 다중 모드 및 조합 최적화를 강조하여 최적화 문제를 해결하도록 조정됩니다. 두 가지 버전의 알고리즘이 파생되며, 반복당 계산 비용이 제시되고 사용자 정의 매개변수와 관련된 민감도 분석이 제공됩니다. CLONALG는 진화 알고리즘과 대조됩니다. CLONALG의 성능을 평가하기 위해 여러 벤치마크 문제를 고려하고, 다중 모드 함수 최적화를 위한 니칭 방법과도 비교됩니다.
Castro et al. (2002)는 이 질문을 연구했습니다.