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免疫系统的计算机模型及应用
作 者: 杨晓飞
导 师: 邹盛荣
学 校: 扬州大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: 免疫系统模型 UML 形式化B方法 免疫算法 云计算调度
分类号: TP391.9
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 22次
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内容摘要
目前,免疫系统是生物研究领域的热点和难点。一方面,虽然不少研究团队在这方面进行过大力的探索,取得了大量的研究成果,但依然存在着很多问题;另一方面,虽然这些成果发现了许多未知细胞,并对其进行过深入的研究,但依然不能确定这些细胞在免疫过程中的相互作用。在生物实验中,单纯依靠实验仪器已经不能处理免疫细胞中的复杂问题了,而传统的数学、物理模型缺乏对免疫系统的宏观性能描述,只能从局部解释免疫学现象,具有一定的局限性。为了更好的解释免疫学现象,我们尝试用计算机的方法来模拟细胞的交互作用,以期从中发现免疫系统规律。免疫系统的仿真提供了在计算机中测试免疫学理论的新方法,与生物组织和试管中的实验相比,计算机仿真更容易设计和分析,成本更低。计算机模拟能解决手工实验中遇到的难题,我们可以通过建立合理的计算机模型来找出免疫系统中细胞的作用路径,为进一步建立正确的免疫系统模型提供有力的依据。对于计算机学家和人工智能研究者来说,通过免疫系统建模和仿真能对复杂系统、智能系统及新的计算模型的研究提供新思路和新方法。形式化B方法是少数几种形式化软件开发方法之一,它建立在严格的数学基础之上,贯穿于整个软件开发的过程,尤其适合生物等复杂系统的开发。本文尝试使用B形式化方法进行免疫系统的建模,首先借助UML语言和RUP过程对免疫系统进行图形化表示,绘制出系统的用例图、类图等,确立系统模型的结构和行为。之后借助B形式化方法的精确语义来产生准确一致的系统规约,完成UML系统图到B方法的转换。由于B方法可以提供精确严格生动的证明,因此UML和B的结合可以描述一种形式化、精确化的需求,产生基于精化的,面向对象的模型。原胞自动机是一个时间和空间都离散的动力系统,大量原胞通过简单的相互作用规则构成动态系统的演化。本文基于免疫系统的特性及原胞自动机的相关原理,对免疫系统进行了相关的详细设计与模拟仿真,通过模拟仿真我们能够使用计算机程序检验从医学院和动科院实验数据的正确性,并验证该模型的动态行为是否与研究结果相符。在对免疫系统的仿真模拟的过程中,我们发现目前流行的免疫算法还有可完善之处。本文研究并改进了免疫算法,并将其应用在云计算任务的调度问题中。云计算是网格计算的延续和发展,其任务调度与网格计算中的作业调度问题具有相似性和借鉴性,但云计算环境下的作业调度具有独特的新特点。本文将免疫调度算法嵌入C1oudsim云平台下的任务调度模块中,对抗体抗原采用了矩阵方式的编码,通过与其他调度算法比较,得出免疫调度算法在调度时间上有明显的优越性,为研究云计算任务调度问题提供新的参考。本文主要做了上述的工作,将免疫系统理论与计算机软件技术理论相融合尝试解决实际问题,并得到了初步的结果供进一步的探索研究。最后,对论文主要研究内容和未来的研究工作进行了总结和展望。
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全文目录
摘要 4-6 Abstract 6-10 第一章 引言 10-15 1.1 研究背景 10-11 1.2 免疫计算机模型的国内外研究现状 11-12 1.3 我的工作 12-15 第二章 相关知识 15-25 2.1 形式化方法 15-20 2.1.1 形式化方法概述 15 2.1.2 B方法 15-16 2.1.3 B抽象机符号表示语言 16-20 2.2 原胞自动机 20-22 2.3 调度算法 22-24 2.3.1 网格计算任务调度的目标 22-23 2.3.2 经典的任务调度算法 23-24 2.4 本章小结 24-25 第三章 免疫系统模型需求 25-40 3.1 引言 25 3.2 免疫系统 25 3.3 基于统一过程RUP的免疫系统建模 25-39 3.3.1 需求描述 26 3.3.2 用例模型 26-30 3.3.3 静态行为建模 30-33 3.3.4 动态行为建模 33-39 3.4 本章小结 39-40 第四章 系统详细设计及模拟 40-54 4.1 引言 40 4.2 免疫系统的重要机制 40-42 4.2.1 免疫应答 40-41 4.2.2 免疫记忆 41-42 4.3 免疫系统模型 42-45 4.3.1 IMMSIM模型 42-43 4.3.2 基于MULTI-AGENT的免疫模型 43 4.3.3 我的模型 43-45 4.4 系统详细设计 45-49 4.4.1 设计思想 45-46 4.4.2 定义对象 46-47 4.4.3 系统流程 47 4.4.4 系统实现 47-49 4.5 系统模拟及结果分析 49-52 4.6 本章小结 52-54 第五章 免疫算法调度在云计算中的应用 54-70 5.1 引言 54 5.2 云计算 54-56 5.2.1 云计算的定义 54-55 5.2.2 云计算的任务调度 55-56 5.3 免疫调度算法 56-65 5.3.1 免疫调度算法 56-58 5.3.2 在云计算中的应用 58-62 5.3.3 CloudSim仿真平台扩展 62-65 5.4 部分实现代码 65-69 5.4.1 系统参数定义 65-66 5.4.2 算法核心代码及结果分析 66-69 5.5 本章小结 69-70 第六章 结论和展望 70-72 6.1 本文工作总结 70-71 6.2 下一步工作展望 71-72 参考文献 72-76 致谢 76-77 论文发表情况及参加科研项目、学术会议 77-78
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 计算机仿真
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