Prírodou inšpirované algoritmy

Pozitívna selekcia

Hlavnou úlohou imunitného systému v našom organizme je ochrana pred nebezpečnými chorobami (ktorých príčinou sú baktérie a vírusy), odstraňovanie "smetia" a nefunkčných vlastných buniek. Na plnenie týchto funkcií musí byť IS schopný rozpoznávať medzi vlastnými bunkami a všetkým čo je cudzie. Jedným z mechanizmov, ktorý toto umožňuje, je negatívna selekcia.

Tento algoritmus je inšpirovaný dozrievaním T-lymfocytov v týmuse. Po vyprodukovaní nových T-lymfocytov je každý otestovaný na schopnosť rozpoznávať vlastné bunky. Ak to lymfocyt dokáže, je eliminovaný. Týmto mechanizmom je zabezpečené, že IS bude útočiť iba na cudzie bunky.

Algoritmus

Majme množinu vlastných prvkov, ktoré chceme chrániť a tiež zadefinovanú veľkosť množiny detektorov. Potom samotný algoritmus vyzerá nasledovne:

1. Inicializácia - náhodne vygenerujeme množinu kandidátov na detektory
2. Cenzúra - pokiaľ nebola vyprodukovaná množina detektorov danej veľkosti
1. Vyhodnotenie afinity medzi každým vlastným prvkom a kandidátom
2. Selekcia - ak kandidát rozpozná niektorý element z množiny vlastných, je tento kandidát eliminovaný. Inak je umiestnený do množiny detektorov.
3. Monitorovanie - fáza "života" UIS (ak by sme použili terminológiu z neurónových sietí). Množina detektorov je porovnávaná s kontrolovanou množinou. Ak je nejaký prvok rozpoznaný, môžeme o ňom povedať že je cudzí (nevlastný).

Negatívna selekcia - vytváranie množiny detektorov

Negatívna selekcia - fáza monitorovania

Tento algoritmus je pomerne všeobecný a existuje veľké množstvo modifikácií, ktoré optimalizujú jeho činnosť.

Negatívna selekcia sa často používa pri problémoch týkajúcich sa detekcie anomálií, ako počítačová bezpečnosť alebo odhaľovanie chýb v obrazoch.