基于J2EE框架的免疫系统仿真
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摘要：目前尽管科研人员都注意到了“免疫系统仿真”的巨大潜力，但是相关探索及研究仍处于一般水平。对于免疫系统软件的开发，不具备普适性，并且局限于计算机科学技术领域。存在着，研发周期长，成本大，并且仿真不准确等缺点。因此本文提出了开创性的观点，“基于J2EE框架的免疫系统仿真”。接下来我们将着重介绍基于J2EE框架免疫系统仿真的优势，可实施性。
一、引言
免疫系统是具有免疫监视、防御、调控的作用生物系统。免疫系统由免疫器官、免疫细胞，以及免疫活性物质组成。免疫系统分为固有免疫（又称非特异性免疫）和适应免疫（又称特异性免疫），其中适应免疫又分为体液免疫和细胞免疫。
免疫系统是生物信息处理的重要组成部分，它所具有的许多信息处理机制和功能特点，如智能系统的抗原识别机制、学习和记忆能力、自适应环境能力以及能与其他系统和组织进行协调共处的特点等，在许多工程领域具有很大的应用潜力[1]。这些特点使他与当下蓬勃发展的神经网络和遗传系统具有很大的相同之处。对于计算机科学家来讲，通过免疫系统仿真度研究，对于研究复杂系统和人工智能系统以及在计算机领域进行开拓性变革具有重要的指导意义。所以我们要进行免疫系统仿真技术的研究。
二、国内外人工免疫发展的历程
人工免疫的产生与发展最早起源于国外。1984年，美国诺贝尔生理学或医学奖获得者尼尔斯·杰尼提出的免疫网络理论引起了关注。继该文 之后，Farmer、Perelson、Bersini、Varela 等理论免疫学者分别在 1986、1989、1990 年发表了有关论文，在免疫系统启发实际工程应用方面做出了突出贡献。其中，Farmer 的关于免疫系统与机器学习的研究是具有创造性和开拓性的工作，他们的研究工作为 建立有效的、基于免疫原理的计算系统及智能系统的发展开创了道路。Varela 在 1989 年讨论了免疫网络以某种方式收敛的思想以及免疫系统能够通过产生不同抗体和变异适应新环境的思想，都为使免疫系统成为有效解决工程问题的灵感源泉做出了巨大贡献。由此诞生了一个崭新的研究领域：人工免疫系统[2]（Artificial Immune System，简称AIS）。
人工免疫在传入中国时间不长，但是发展迅速。最早开始于2000年张克胜将人工免疫原理应用于自律机器人行为控制算法。2001年杨晓宇、周佩玲、傅忠谦三人首次提出人工免疫应用于网络安全。同时间，哈尔滨工程大学莫宏伟、金鸿章、王科俊在《基于生物体系的计算智能研究》一文中详细的介绍了免疫算法（IA），DNA计算的概念。至此，人工免疫与计算机科学的相关研究蓬勃发展的同时，人工免疫在各个领域的应用也相继发展起来。
三、采用计算机免疫仿真的优点
生物学上对免疫系统的研究，采用的方法有酶联免疫吸附实验，流式细胞技术，免疫组化技术等。其优点是，测得数据十分准确，真实，具有很高的研究价值。但是其缺点也十分突出，不可忽视。实验操作过程极其复杂，很容易受到外在环境而影响实验结果。实验器材昂贵，成本过高，试验周期长，不利于科学研究。
与传统生物学研究要进行的人工实验相比，计算机仿真容易设计和分析，成本较低。尽管计算机仿真存在着不能提供免疫系统运行机制的确定性知识的缺点，但可以测试理论并使人们对免疫系统的各组成部分如何一起工作有更深刻的认识。而对于计算机科学家来说，更重要的是通过免疫系统仿真研究，对研究复杂系统和智能系统以及提出新的智能方法有重要指导意义，因此来自不同研究领域的科学家开始仿真免疫系统[3]。
四、国内外研究现状
对免疫系统建模与仿真方法大致分为两种，一种以微分方程、算法或代码形式实现的计算模型，另一种是概念模型根据描述实体及其相互作用的规则的逻辑阐述。
计算模型分为（1）基于微分方程的免疫模型（2）基于位符串的模型（3）利用遗传算法。
概念模型分为（1）基于主体的模型[Agent-based Modelling and Simulation]（2）基于Swarm的建模（3）细胞自动机（4）大规模仿真。
计算模型的主要特点是主要依赖于已知的变量之间的关系。计算模型中研究人员把免疫过程中参与的物质，和中间过程产生的物质定义为相关参数的值。参数与参数之间存在一个微分方程关系，由此建立基于现实生物免疫系统原理的一个模型。最后通过解微分方程的方式，得到模型模拟的结果，然后将这个结果与生物学实验所得结果进行相互验证。但是计算模型建立的前提是，参数直接的关系已知的情况下。不能够适应于对于未知问题的模擬与预测，只能起到对已知理论的验证与理解。
概念模型相比于计算模型功能显得更加强大。因为利用概念模型，不仅能够观察到生物免疫系统产生的结果，也能观察到，免疫细胞因子网络的整体机制。文献[4]基于主体模型使用自下而上的方法进行建模。这种模型，对于免疫系统细节的详细仿真，使得研究人员能够更加彻底的观察免疫过程。文献[5]提出了一个基于Swarm的模型。该模型通过对免疫系统的初次应答与二次应答的模拟，验证了抗体在第二次遇到相应抗原时候，免疫应答时间缩短，应答功能得到了提高，相应的验证了免疫系统具有记忆性的特点。1992年，de Boer等研究人员提出了一个基于Jerne网络理论的细胞自动机模拟免疫系统。这个系统指出了免疫的主要原因是B细胞群体的相互作用后的网络突现。当然细胞自动机模型一般只能处理规模比较小的简单系统，对于大型复杂系统难以进行仿真。同一时间，IMMSIM模型被Celada和Seiden提出，该模型的优点就是保持了免疫系统的真实性。该模型的提出主要是为了解决对于免疫应答细节方面的仿真，方便与研究人员观察相同抗原两次注入后免疫因子的反应，并且对两次应答时间进行比较。接着Meier-Schelleshim和Mack两人又提出了在3D格子上运行的SIMMUNE模型，将主体的初始量、细胞因子扩散速度、细胞自然死亡周期等量化。Hofmeyr提出了一种具备分布性、多样性、动态学习、错误耐受、自我检测。自适应等特性的ARTIS免疫系统模型。 国内相关科研人员也有一定研究成果。莫宏伟和郭茂祖将CS模型进行了改进，该模型是的实验设置更透明，结果更容易解释。杨晓飞提出了一个关于免疫系统的计算机模型，借助计算机的方法来研究复杂的免疫系统。曹新学提出了一个对自然免疫系统进行建模，并对细胞进行可视化仿真的可视化计算模型。邹盛荣，阳雪平，滕滕等人对细胞因子网格进了了建模，虽然考虑的细胞因子较少，但是该模型的通俗易懂很具有企业应用价值。
综上陈述，目前尽管科研人员都注意到了“免疫系统仿真”的巨大潜力，但是相关探索及研究仍处于一般水平。对于免疫系统软件的开发，不具备普适性，并且局限于计算机科学技术领域。存在着，研发周期长，成本大，并且仿真不准确等缺点。因此本文提出了开创性的观点，“基于J2EE框架的免疫系统仿真”。接下来我们将着重介绍基于J2EE框架免疫系统仿真的优势，可实施性。
五、J2EE的优势
J2EE体系结构具有很多的优点。首先是简化了结构，J2EE框架支持简化的、基于组件开发模型。由于J2EE体系结构已将中间层的集成框架提供给用户，是的能够在无需太多费用的情况下，实现软高性能、高扩展的需求。并且J2EE平台规范是一个由SUN公司制定的用于分布式应用开发与基于组件技术部署的模式。中间层的集成框架的提供和组件技术的采用，极大程度的简化了结构的复杂度，减少了多层开发的复杂性。由于J2EE提供的多层次分布式应用模型和一系列统一的开发技术规范，是的软件开发变得快捷，极大地缩短了开发的周期。J2EE能够在异构的环境当中进行开发，无需依赖特定的操作系统、中间件和硬件。
J2EE采用的是Java语言，具有较强的可移植性并且EJB体系结构在Bean和支持该Bean的容器之间提供了一套标准化的应用程序编程接口，这使开发人员能够将Bean从一种操作环境移植到另一种操作环境，而无需重新编写其源代码。由于在EJB模型中，各个软件组件都是严格分离的，因此可以从现有的软件组件装配出服务器端应用程序使软件能够重用。基于组件的设计简化了应用程序的维护。由于组件可以被独立地更新和替代，通过更新应用程序中特定的组件，新的功能可以被很容易地增加。J2EE 体系的最大优势在于十分的非稳定和强壮，充分利用了JVM 实现一致性，并支持他们长期的可用性。
六、J2EE应用程序体系结构
J2EE（Java 2 Platform，Enterprise Edition）即Java2平臺企业版，它提供了基于组件的方式来设计、开发、组装和部署企业应用。J2EE使用多层分布式的应用模型，这个多层通常通过三层或四层来实现：
①客户层，运行在客户计算机上的组件。
② Web层，运行在J2EE服务器上的组件。
③业务层，同样是运行在J2EE服务器上的组件。
④企业信息系统层（EIS），是指运行在EIS服务器上的软件系统。
Servlet（Server Applet）：小服务程序或服务连接器，在Web应用中担任重要角色。Servlet运行于Servlet容器中，可以被 Servlet容器动态加载，来扩展服务器的功能，并提供特定的服务。Servlet 按照请求相应得方式工作。在 J2EE 平台下，控制器组件就是由Servlet来构成的。
JSP（Java Server Pages）：Java服务器页面，在传统的HTML文件中加入 Java程序代码和JSP标签，就构成了JSP页面。Java 程序段可以操控数据库、重新定向网页以及发送 E-mail等，实现建立动态网站所需要的功能
JavaBean组件：由三部分组成，分别是属性，方法和事件。JavaBean是一种符合特定规范的Java对象，在JavaBean中定义了一系列的属性，并提供了访问和设置这些属性的公共方法。在JSP文件中，可以通过专门的标签来定义或者访问JavaBean。
EJB（Enterprise Java Bean）：EJB是基于标准分布式系统对象技术、CORBA和RMI的服务器端Java组件。JavaBean组件与EJB组件它们的根本区别在于：EJB组件总是分布式的，Sun公司制定的EJB组件模型要求 EJB组件运行于EJB服务器中，而JavaBean 组件可以和Servlet 或JSP运行在由Servlet/JSP容器提供的同一个Java虚拟机中[6]。
XML语言：（Extensible Markup Language）即可扩展标记语言，是一种用来创建自定义标记的标记语言。
七、基于J2EE框架的免疫系统仿真的优势
以往存在的免疫系统仿真，都是基于较为过时的开发平台基础之上。存在着开发的周期长，开发难度系数大，成本高，兼容性差，可移植性差等弊端。而本文开创性的提出了“基于J2EE框架的免疫系统仿真”技术。J2EE框架的提出就是为了解决一些大型的，复杂的问题。本文前面也详细探讨了，生物免疫系统仿真本身存在着很大的挑战性。至今为止，免疫系统仿真领域仍没有质的进展。采用基于J2EE框架的免疫系统仿真，是一个开拓性的尝试。因为我们将免疫系统参与的物质进行参数量化，采用基因匹配算法，算出细胞的亲和度，然后进行模拟。因为参数，都可以由用户自己设定，所以具有很强大模拟实验的能力。参数量化的方法，能让生物学研究人员更准确的把握免疫的全过程。免疫系统本身可以看作一个并行信息处理系统，可以通过外来抗原的刺激进行自我学习，能够不断地适应新环境，对模式具有分布式记忆[7]。免疫系统可以看成是一个分布式自治系统，每个免疫因子可以看作为相对独立的模块，模块与模块直接存在一定的接口进行连接。J2EE中的企业Bean技术本质上是一个基于组件的分布式计算结构体系规范[8]。而本文将J2EE开发应用到了，免疫系统仿真，使得我们的系统具有更好的维护性，可扩充性及发展性和分布式计算的优点。 八、未来展望
如今很多科学的理论与研究成果都有一个共同的特点：通过模仿自然界生命系统，借鉴仿生学的思想，基于生物体系的生物进化，细胞免疫，神经细胞网络等某些机制，用数学语言抽象出计算模型，通过计算机进行仿真。而生物免疫中最为重要的免疫算法，对于人工智能，网络安全，生物计算机等领域皆有重大的影响力。文献中，刘克胜，张军等人[9]，首次利用免疫学的细胞克隆选择学说和Jerne网络调节理论，实现机器人的自律移动，增强机器人在动态环境中的自适应能力。2018年，孙海洋，郭黎黎，谢鹏飞，王先一再一次尝试，将人工免疫算法应用到机器人路径规划中，初步实现了最短路径的选择[10]。人工免疫也可以应用于网络安全。随着网络的普及，不仅给人们生活带来巨大的便利，也对社会，国家带来了巨大的经济效应。与此同时，也给不法之徒带来了可乘之机。目前一般采用构建防火墙的措施，不能从根本上解决网络安全问题。于是，文献，提出了将人工免疫应用到网络安全[11]。基于免疫原理的计算机系统比一般的操作系统支持的系统更有辨别和保护能力。人工免疫系统必将成为网络安全技术的主流，并同时带动相关领域的應用。因此基于J2EE的免疫系统仿真，将会对未来计算机系统安全性，网络安全，人工智能等领域产生巨大的影响。基于J2EE的免疫仿真，将会有巨大的科学研究价值以及不可忽视的商业价值。
参考文献
[1]张克胜.一种基于免疫原理的自律机器人行为控制算法
[2]莫宏伟，金鸿章.人工免疫系统：一个新兴的交叉学科
[3]莫宏伟.免疫系统应答仿真研究.哈尔滨工程大学
[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]黄国栋，陈莉.基于J2EE平台软件开发特点综述
[7]莫宏伟，郭茂祖，毕晓军.人类免疫系统仿真与建模
[8]王鹏飞，丁俊松.J2EE框架以及EJB编程在项目中的实现
[9]刘克胜，张军，曹先斌，王煦法.一种基于免疫原理的机器人行为控制算法
[10]孙海洋，郭黎黎，谢鹏飞.人工免疫算法在机器人路径规划中的研究
[11]杨晓宇，周佩玲，傅忠谦.人工免疫与网络安全
基金项目：本文系扬州大学2018年度大学生科创项目，项目编号x20180318
作者简介：彭政，男，1997，汉族，江苏宿迁，扬州大学本科在读，信息工程学院.
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