Adapting Artificial Immune Algorithms For University Timetabling

Penjadualan kelas dan peperiksaan di universiti adalah masalah pengoptimuman berkekangan tinggi. University class and examination timetabling are highly constrained optimization problems

Прогнозування за допомогою імунних алгоритмів

Дана дипломна робота містить 111 с., 6 табл., 24 рис., 2 дод., 42 джерел. Тема: Прогнозування за допомогою імунних алгоритмів. У роботі розв’язується задача прогнозування часових рядів за допомогою імунних алгоритмів. Об’єкт дослідження: сучасні методи прогнозування часових рядів за допомогою імунних алгоритмів. Предмет дослідження: засоби моделювання і прогнозування з застосуванням імунних алгоритмів. Мета роботи: дослідити наявні імунні моделі для розв’язання задачі прогнозування часових рядів. Методи дослідження: використано математичний апарат імунних алгоритмів для прогнозування.This thesis contains 111 p., 6 tabl., 24 fig., 2 appendice, 42 sources. Theme: Forecasting using immune algorithms. The problem of predicting time series using immune algorithms is solved in the work. Object of research: modern methods of forecasting time series using immune algorithms. Subject of research: means of modeling and forecasting with the use of immune algorithms. Objective: To investigate existing immune models to solve the problem of time series prediction. Research methods: used mathematical apparatus of immune algorithms for prediction

Revisiting the Central and Peripheral Immune System

Abstract. The idiotypic network has a long and chequered history in both theoretical immunology and Artificial Immune Systems. In terms of the latter, the drive for engineering applications has led to a diluted interpretation of the immunological models. Research inspired by theoretical immunology has produced compelling models of self-organised tolerance and immunity, but currently fail to have any practical engineering applicability. In this paper, we briefly discuss the engineering applicability of “self-affirming ” idiotypic networks, leading to a suggestion that the “Third Generation ” network models represent a way forward in this respect. Results obtained by implementing and extending a discrete model of this type of network suggest that the extended prototype is capable of two context-dependent modes of immune response, readily applicable to unsupervised machine-learning.