中国人工智能学会通讯2021年第11卷第3期

主 办中国人工智能学会编委会主 编戴琼海（CAAI理事长，中国工程院院士）副主编刘成林（CAAI副理事长，中国科学院自动化研究所研究员）于 剑（CAAI副秘书长，北京交通大学教授）王卫宁（CAAI专职秘书长，北京邮电大学研究员）委 员（按姓氏拼音排序）班晓娟 曹 鹏 陈 纯 陈 杰 陈松灿 戴琼海邓伟文 董振江 杜军平 付宜利 古天龙 桂卫华何 清 胡国平 黄河燕 季向阳 贾英民 焦李成李 斌 刘成林 刘 宏 刘 民 刘庆峰 刘增良 鲁华祥 马华东 苗夺谦 潘 纲 朴松昊 钱 锋乔俊飞 孙富春 孙茂松 孙长银 陶建华 王恩东王国胤 王卫宁 王文博 王熙照 王 轩 王蕴红吾守尔 · 斯拉木 吴晓蓓 杨放春 于 剑 岳 东张小川 张学工 张 毅 章 毅 赵春江 周国栋周鸿祎 周建设 周 杰 周志华 祝烈煌 庄越挺主 任：孙伟玲副 主 任：徐逸民 责任编辑：于 蕙电子信箱： msc@caai.cn 通讯地址： 北京市海淀区西土城路10号 北京邮电大学167信箱 电 话：010-62283663网 址： http://caai.cn编辑部Communications of Chinese Association for Artificial Intelligence中国人工智能学会通讯创刊日期：2011年编辑出版：中国人工智能学会通讯编辑部印 刷：北京华忠兴业印刷有限公司出版日期：2021年3月31日目录CONTENTS免疫计算专题百 家 论 坛会 员 园 地会 议 征 稿02 免疫计算专题前言 文 / 罗文坚03 免疫计算概述 文 / 罗文坚08 克隆选择算法综述 文/张伟伟，范岩，张卫正14 否定选择算法研究综述 文/马欣蕾，陈文，李涛21 免疫优化图像解译 文/焦李成，尚荣华，张玮桐，刘芳，李阳阳28 多目标免疫算法综述 文/李凌杰，林秋镇，王宇航，明仲35 AI赋能的城市道路交通智慧管控 文/王亮，赵磊，刘广磊，顾惠楠40 对我国军事人工智能战略的思索 文/龙瀛46 初中人工智能教育与学科课程融合研究 文/崔东伟49 2021全球人工智能技术大会5月杭州启幕51 中国人工智能学会：汇聚AI智囊 助力打造智力引擎53 第四届智能科学国际会议成功举办54 不确定性信息处理，确定的粒计算前沿！这场“云”论坛喜获盛赞56 社会计算与社会智能交叉学科战略研讨会在洛阳成功举办58 首届国际人工智能会议（CICAI 2021 ）论文征稿通知58 第一届“中国农业机器人创新大赛”征集通知59 2021年第六届认知系统和信息处理国际会议开启论文征集27 关于举办“吴文俊人工智能科学技术奖十周年颁奖盛典暨 2020中国人工智能产业年会”的第二轮通知34 关于举办全国职业教育机器人与人工智能师资培训的通知02 / CAAI免疫计算专题| 学会通讯 |Communications of Chinese Association for Artificial Intelligence如今，人工智能已经是世界各国高度重视的一个热点领域，相关的研究和应用在学术界、产业界都是如火如荼。一般认为，机器学习是人工智能领域中的热点方向，而深度学习则是机器学习中的热点分支。众所周知，深度学习的前身是人工神经网络，或者更早一些的感知机，其思想来源于人类脑神经细胞构成的神经网络，属于计算智能的一个分支。在计算智能领域，受人体信息处理机制启发而设计的计算模型主要包括深度学习、进化计算和免疫计算等。目前，深度学习就像正午 12 点的太阳，备受研究和开发人员喜欢，从者甚众。相比之下，进化计算则像是早晨八九点钟的太阳。今年 IEEE 进化计算汇刊的影响因子已达到11.169，从侧面说明其影响力已经不可小觑。至于免疫计算，则是刚刚露出曙光，还有很多不确定性和未知的东西需要探索和研究。与深度学习和进化计算不同，免疫计算是受生物免疫系统中所蕴含的信息处理机制启发而来的。生物免疫系统是生物体的自我保护系统，具有免疫防御、免疫监视和免疫自稳等功能，是一个复杂自适应系统。因此，生物免疫系统可视为自然界一个典型的安全智能系统，其中蕴含的机制非常值得我们去探索和研究，并设计出新颖高效的免疫计算理论、方法和系统。在此背景下，特邀了西安电子科技大学焦李成老师、四川大学李涛老师、深圳大学林秋镇老师，以及郑州轻工业学院张伟伟老师各自所领衔的团队，对免疫计算的基本现状，以及克隆选择算法、否定选择算法、免疫优化图像解释、多目标免疫算法进行了综述，希望能对免疫计算这一新的计算智能分支的发展有所推动。免疫计算专题前言罗文坚哈尔滨工业大学（深圳）教授。主要研究方向为人工智能及应用、安全智能系统、机器学习、免疫计算、群体智能等。承担了近 20 项国家、省部级科研项目以及企业合作项目等。曾获省级优秀教学成果二等奖 2 项、省级科学技术奖三等奖 1 项。文 / 罗文坚CAAI / 03免疫计算专题| 学会通讯 |Communications of Chinese Association for Artificial Intelligence0 引言免疫计算（Immune Computation）又称为人工免疫系统（Artificial Immune Systems），是计算智能领域中新兴的一个重要研究方向，其基本模型和算法受生物免疫系统启发而来。从信息处理的角度来看，生物免疫系统是一个具有自我学习和自我保护能力的自适应系统，是一个典型的安全智能系统，可为新一代计算智能、人工智能模型和方法提供灵感。国内外研究者将生物免疫系统所隐含的信息处理机制引入计算机科学领域，已提出了多种免疫计算模型和算法，逐渐形成了免疫计算这一研究领域。免疫计算相关的研究发轫于 20 世纪 80 年代中期， 并在 90 年代得到初步发展。 1986 年，Farmer 等首次提出了从生物免疫系统的自适应机制启发而来的机器学习模型。 1990 年，Bersini和 Varela 提出了将免疫网络理论用于求解自适应问题的一些思路。同年，Ishida 提出了面向分布式故障检测的基于免疫网络原理的并行分布式处理模型。1994 年，Forrest 等基于免疫 T 细胞成熟机制和识别原理提出了负选择模型和算法，这是第一个典型的免疫计算模型和方法，尽管比较简单。随后，从上个世纪 90 年代末至今，克隆选择算法 (Clonal Selection Algorithms) 、人工免疫网络算法 (Artificial Immune Network) 和树突细胞算法（Dendritic Cell Algorithms） 相继提出，并逐渐形成了免疫计算领域的四个典型研究分支，即信息负表示、克隆选择算法、人工免疫网络算法和树突细胞算法。在应用方面，免疫计算模型和算法已被广泛应用在异常检测、网络安全、隐私保护、复杂优化问题求解、模式分析和机器学习等领域，均取得了不少进展。伴 随 着 免 疫 计 算 研 究 的 发 展， 一