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基于J2EE框架的免疫系統仿真

2019-04-21 07:06:40彭政
科學與技術 2019年6期
關鍵詞:模型系統研究

摘要:目前盡管科研人員都注意到了“免疫系統仿真”的巨大潛力,但是相關探索及研究仍處于一般水平。對于免疫系統軟件的開發,不具備普適性,并且局限于計算機科學技術領域。存在著,研發周期長,成本大,并且仿真不準確等缺點。因此本文提出了開創性的觀點,“基于J2EE框架的免疫系統仿真”。接下來我們將著重介紹基于J2EE框架免疫系統仿真的優勢,可實施性。

一、引言

免疫系統是具有免疫監視、防御、調控的作用生物系統。免疫系統由免疫器官、免疫細胞,以及免疫活性物質組成。免疫系統分為固有免疫(又稱非特異性免疫)和適應免疫(又稱特異性免疫),其中適應免疫又分為體液免疫和細胞免疫。

免疫系統是生物信息處理的重要組成部分,它所具有的許多信息處理機制和功能特點,如智能系統的抗原識別機制、學習和記憶能力、自適應環境能力以及能與其他系統和組織進行協調共處的特點等,在許多工程領域具有很大的應用潛力[1]。這些特點使他與當下蓬勃發展的神經網絡和遺傳系統具有很大的相同之處。對于計算機科學家來講,通過免疫系統仿真度研究,對于研究復雜系統和人工智能系統以及在計算機領域進行開拓性變革具有重要的指導意義。所以我們要進行免疫系統仿真技術的研究。

二、國內外人工免疫發展的歷程

人工免疫的產生與發展最早起源于國外。1984年,美國諾貝爾生理學或醫學獎獲得者尼爾斯·杰尼提出的免疫網絡理論引起了關注。繼該文 之后,Farmer、Perelson、Bersini、Varela 等理論免疫學者分別在 1986、1989、1990 年發表了有關論文,在免疫系統啟發實際工程應用方面做出了突出貢獻。其中,Farmer 的關于免疫系統與機器學習的研究是具有創造性和開拓性的工作,他們的研究工作為 建立有效的、基于免疫原理的計算系統及智能系統的發展開創了道路。Varela 在 1989 年討論了免疫網絡以某種方式收斂的思想以及免疫系統能夠通過產生不同抗體和變異適應新環境的思想,都為使免疫系統成為有效解決工程問題的靈感源泉做出了巨大貢獻。由此誕生了一個嶄新的研究領域:人工免疫系統[2](Artificial Immune System,簡稱AIS)。

人工免疫在傳入中國時間不長,但是發展迅速。最早開始于2000年張克勝將人工免疫原理應用于自律機器人行為控制算法。2001年楊曉宇、周佩玲、傅忠謙三人首次提出人工免疫應用于網絡安全。同時間,哈爾濱工程大學莫宏偉、金鴻章、王科俊在《基于生物體系的計算智能研究》一文中詳細的介紹了免疫算法(IA),DNA計算的概念。至此,人工免疫與計算機科學的相關研究蓬勃發展的同時,人工免疫在各個領域的應用也相繼發展起來。

三、采用計算機免疫仿真的優點

生物學上對免疫系統的研究,采用的方法有酶聯免疫吸附實驗,流式細胞技術,免疫組化技術等。其優點是,測得數據十分準確,真實,具有很高的研究價值。但是其缺點也十分突出,不可忽視。實驗操作過程極其復雜,很容易受到外在環境而影響實驗結果。實驗器材昂貴,成本過高,試驗周期長,不利于科學研究。

與傳統生物學研究要進行的人工實驗相比,計算機仿真容易設計和分析,成本較低。盡管計算機仿真存在著不能提供免疫系統運行機制的確定性知識的缺點,但可以測試理論并使人們對免疫系統的各組成部分如何一起工作有更深刻的認識。而對于計算機科學家來說,更重要的是通過免疫系統仿真研究,對研究復雜系統和智能系統以及提出新的智能方法有重要指導意義,因此來自不同研究領域的科學家開始仿真免疫系統[3]

四、國內外研究現狀

對免疫系統建模與仿真方法大致分為兩種,一種以微分方程、算法或代碼形式實現的計算模型,另一種是概念模型根據描述實體及其相互作用的規則的邏輯闡述。

計算模型分為(1)基于微分方程的免疫模型(2)基于位符串的模型(3)利用遺傳算法。

概念模型分為(1)基于主體的模型[Agent-based Modelling and Simulation](2)基于Swarm的建模(3)細胞自動機(4)大規模仿真。

計算模型的主要特點是主要依賴于已知的變量之間的關系。計算模型中研究人員把免疫過程中參與的物質,和中間過程產生的物質定義為相關參數的值。參數與參數之間存在一個微分方程關系,由此建立基于現實生物免疫系統原理的一個模型。最后通過解微分方程的方式,得到模型模擬的結果,然后將這個結果與生物學實驗所得結果進行相互驗證。但是計算模型建立的前提是,參數直接的關系已知的情況下。不能夠適應于對于未知問題的模擬與預測,只能起到對已知理論的驗證與理解。

概念模型相比于計算模型功能顯得更加強大。因為利用概念模型,不僅能夠觀察到生物免疫系統產生的結果,也能觀察到,免疫細胞因子網絡的整體機制。文獻[4]基于主體模型使用自下而上的方法進行建模。這種模型,對于免疫系統細節的詳細仿真,使得研究人員能夠更加徹底的觀察免疫過程。文獻[5]提出了一個基于Swarm的模型。該模型通過對免疫系統的初次應答與二次應答的模擬,驗證了抗體在第二次遇到相應抗原時候,免疫應答時間縮短,應答功能得到了提高,相應的驗證了免疫系統具有記憶性的特點。1992年,de Boer等研究人員提出了一個基于Jerne網絡理論的細胞自動機模擬免疫系統。這個系統指出了免疫的主要原因是B細胞群體的相互作用后的網絡突現。當然細胞自動機模型一般只能處理規模比較小的簡單系統,對于大型復雜系統難以進行仿真。同一時間,IMMSIM模型被Celada和Seiden提出,該模型的優點就是保持了免疫系統的真實性。該模型的提出主要是為了解決對于免疫應答細節方面的仿真,方便與研究人員觀察相同抗原兩次注入后免疫因子的反應,并且對兩次應答時間進行比較。接著Meier-Schelleshim和Mack兩人又提出了在3D格子上運行的SIMMUNE模型,將主體的初始量、細胞因子擴散速度、細胞自然死亡周期等量化。Hofmeyr提出了一種具備分布性、多樣性、動態學習、錯誤耐受、自我檢測。自適應等特性的ARTIS免疫系統模型。

國內相關科研人員也有一定研究成果。莫宏偉和郭茂祖將CS模型進行了改進,該模型是的實驗設置更透明,結果更容易解釋。楊曉飛提出了一個關于免疫系統的計算機模型,借助計算機的方法來研究復雜的免疫系統。曹新學提出了一個對自然免疫系統進行建模,并對細胞進行可視化仿真的可視化計算模型。鄒盛榮,陽雪平,滕滕等人對細胞因子網格進了了建模,雖然考慮的細胞因子較少,但是該模型的通俗易懂很具有企業應用價值。

綜上陳述,目前盡管科研人員都注意到了“免疫系統仿真”的巨大潛力,但是相關探索及研究仍處于一般水平。對于免疫系統軟件的開發,不具備普適性,并且局限于計算機科學技術領域。存在著,研發周期長,成本大,并且仿真不準確等缺點。因此本文提出了開創性的觀點,“基于J2EE框架的免疫系統仿真”。接下來我們將著重介紹基于J2EE框架免疫系統仿真的優勢,可實施性。

五、J2EE的優勢

J2EE體系結構具有很多的優點。首先是簡化了結構,J2EE框架支持簡化的、基于組件開發模型。由于J2EE體系結構已將中間層的集成框架提供給用戶,是的能夠在無需太多費用的情況下,實現軟高性能、高擴展的需求。并且J2EE平臺規范是一個由SUN公司制定的用于分布式應用開發與基于組件技術部署的模式。中間層的集成框架的提供和組件技術的采用,極大程度的簡化了結構的復雜度,減少了多層開發的復雜性。由于J2EE提供的多層次分布式應用模型和一系列統一的開發技術規范,是的軟件開發變得快捷,極大地縮短了開發的周期。J2EE能夠在異構的環境當中進行開發,無需依賴特定的操作系統、中間件和硬件。

J2EE采用的是Java語言,具有較強的可移植性并且EJB體系結構在Bean和支持該Bean的容器之間提供了一套標準化的應用程序編程接口,這使開發人員能夠將Bean從一種操作環境移植到另一種操作環境,而無需重新編寫其源代碼。由于在EJB模型中,各個軟件組件都是嚴格分離的,因此可以從現有的軟件組件裝配出服務器端應用程序使軟件能夠重用。基于組件的設計簡化了應用程序的維護。由于組件可以被獨立地更新和替代,通過更新應用程序中特定的組件,新的功能可以被很容易地增加。J2EE 體系的最大優勢在于十分的非穩定和強壯,充分利用了JVM 實現一致性,并支持他們長期的可用性。

六、J2EE應用程序體系結構

J2EE(Java 2 Platform,Enterprise Edition)即Java2平臺企業版,它提供了基于組件的方式來設計、開發、組裝和部署企業應用。J2EE使用多層分布式的應用模型,這個多層通常通過三層或四層來實現:

①客戶層,運行在客戶計算機上的組件。

②?Web層,運行在J2EE服務器上的組件。

③業務層,同樣是運行在J2EE服務器上的組件。

④企業信息系統層(EIS),是指運行在EIS服務器上的軟件系統。

Servlet(Server Applet):小服務程序或服務連接器,在Web應用中擔任重要角色。Servlet運行于Servlet容器中,可以被 Servlet容器動態加載,來擴展服務器的功能,并提供特定的服務。Servlet 按照請求相應得方式工作。在 J2EE 平臺下,控制器組件就是由Servlet來構成的。

JSP(Java Server Pages):Java服務器頁面,在傳統的HTML文件中加入 Java程序代碼和JSP標簽,就構成了JSP頁面。Java 程序段可以操控數據庫、重新定向網頁以及發送 E-mail等,實現建立動態網站所需要的功能

JavaBean組件:由三部分組成,分別是屬性,方法和事件。JavaBean是一種符合特定規范的Java對象,在JavaBean中定義了一系列的屬性,并提供了訪問和設置這些屬性的公共方法。在JSP文件中,可以通過專門的標簽來定義或者訪問JavaBean。

EJB(Enterprise Java Bean):EJB是基于標準分布式系統對象技術、CORBA和RMI的服務器端Java組件。JavaBean組件與EJB組件它們的根本區別在于:EJB組件總是分布式的,Sun公司制定的EJB組件模型要求 EJB組件運行于EJB服務器中,而JavaBean 組件可以和Servlet 或JSP運行在由Servlet/JSP容器提供的同一個Java虛擬機中[6]

XML語言:(Extensible Markup Language)即可擴展標記語言,是一種用來創建自定義標記的標記語言。

七、基于J2EE框架的免疫系統仿真的優勢

以往存在的免疫系統仿真,都是基于較為過時的開發平臺基礎之上。存在著開發的周期長,開發難度系數大,成本高,兼容性差,可移植性差等弊端。而本文開創性的提出了“基于J2EE框架的免疫系統仿真”技術。J2EE框架的提出就是為了解決一些大型的,復雜的問題。本文前面也詳細探討了,生物免疫系統仿真本身存在著很大的挑戰性。至今為止,免疫系統仿真領域仍沒有質的進展。采用基于J2EE框架的免疫系統仿真,是一個開拓性的嘗試。因為我們將免疫系統參與的物質進行參數量化,采用基因匹配算法,算出細胞的親和度,然后進行模擬。因為參數,都可以由用戶自己設定,所以具有很強大模擬實驗的能力。參數量化的方法,能讓生物學研究人員更準確的把握免疫的全過程。免疫系統本身可以看作一個并行信息處理系統,可以通過外來抗原的刺激進行自我學習,能夠不斷地適應新環境,對模式具有分布式記憶[7]。免疫系統可以看成是一個分布式自治系統,每個免疫因子可以看作為相對獨立的模塊,模塊與模塊直接存在一定的接口進行連接。J2EE中的企業Bean技術本質上是一個基于組件的分布式計算結構體系規范[8]。而本文將J2EE開發應用到了,免疫系統仿真,使得我們的系統具有更好的維護性,可擴充性及發展性和分布式計算的優點。

八、未來展望

如今很多科學的理論與研究成果都有一個共同的特點:通過模仿自然界生命系統,借鑒仿生學的思想,基于生物體系的生物進化,細胞免疫,神經細胞網絡等某些機制,用數學語言抽象出計算模型,通過計算機進行仿真。而生物免疫中最為重要的免疫算法,對于人工智能,網絡安全,生物計算機等領域皆有重大的影響力。文獻中,劉克勝,張軍等人[9],首次利用免疫學的細胞克隆選擇學說和Jerne網絡調節理論,實現機器人的自律移動,增強機器人在動態環境中的自適應能力。2018年,孫海洋,郭黎黎,謝鵬飛,王先一再一次嘗試,將人工免疫算法應用到機器人路徑規劃中,初步實現了最短路徑的選擇[10]。人工免疫也可以應用于網絡安全。隨著網絡的普及,不僅給人們生活帶來巨大的便利,也對社會,國家帶來了巨大的經濟效應。與此同時,也給不法之徒帶來了可乘之機。目前一般采用構建防火墻的措施,不能從根本上解決網絡安全問題。于是,文獻,提出了將人工免疫應用到網絡安全[11]。基于免疫原理的計算機系統比一般的操作系統支持的系統更有辨別和保護能力。人工免疫系統必將成為網絡安全技術的主流,并同時帶動相關領域的應用。因此基于J2EE的免疫系統仿真,將會對未來計算機系統安全性,網絡安全,人工智能等領域產生巨大的影響。基于J2EE的免疫仿真,將會有巨大的科學研究價值以及不可忽視的商業價值。

參考文獻

[1]張克勝.一種基于免疫原理的自律機器人行為控制算法

[2]莫宏偉,金鴻章.人工免疫系統:一個新興的交叉學科

[3]莫宏偉.免疫系統應答仿真研究.哈爾濱工程大學

[4]Immune systems modelling by top-down and bottom-up approaches.

[5]]c Jacob,J Litorcol and L Lee.Immunity Through Swarms:Agent —Based Simulations of the Human Immune System[C].Third In— ternational Conference on Artificial Immmle Systems,2004.400—412.

[6]黃國棟,陳莉.基于J2EE平臺軟件開發特點綜述

[7]莫宏偉,郭茂祖,畢曉軍.人類免疫系統仿真與建模

[8]王鵬飛,丁俊松.J2EE框架以及EJB編程在項目中的實現

[9]劉克勝,張軍,曹先斌,王煦法.一種基于免疫原理的機器人行為控制算法

[10]孫海洋,郭黎黎,謝鵬飛.人工免疫算法在機器人路徑規劃中的研究

[11]楊曉宇,周佩玲,傅忠謙.人工免疫與網絡安全

基金項目:本文系揚州大學2018年度大學生科創項目,項目編號x20180318

作者簡介:彭政,男,1997,漢族,江蘇宿遷,揚州大學本科在讀,信息工程學院.

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