易错细胞自动机作为免疫的计算隐喻
摘要：模拟免疫系统，突出其基本功能，而无需考虑每个分子或细胞相互作用，这在许多年来一直是一个挑战。两种竞争性方法是克隆选择理论和白嗜细胞网络理论，它们各自源于相对独立的原则集。最近的一个有望实现统一的观点是免疫作为计算的视角，即免疫作为计算身体状态的过程，从而可以实现保护，并通过学习进行增强。在这里，我们研究了细胞自动机（CA）作为支持这种新视角的核心抽象的使用。我们选择CA作为这个角色的依据是CA吸引子场中可能的基底的种类。将每个基底与一致的身体状态集相关联，并且通过时间中CA的噪声演化使得在基底之间跳转成为可能，提供了必要的背景。给定一个由所有细胞同步遵循的CA规则，我们的模型基于每个细胞在每个时间步骤独立地以与规则不同的方式更新自己的状态所需的概率。建立和解决相应的马尔可夫链以获得其稳态概率，揭示了即使在基本CA的上下文中，存在一些规则，虽然允许在基底之间进行转换，但在基底占用方面显示出了卓越的弹性。对于这些规则，CA在特定基底中发现的长期概率在初始CA状态均匀随机选择时与确定性情况几乎相同。因此，我们认为，我们的单参数CA模型可能是免疫作为计算的合适抽象。
作者：K''atia K. Cassiano, Valmir C. Barbosa
论文ID：1401.3363
分类：Cellular Automata and Lattice Gases
分类简称：nlin.CG
提交时间：2017-11-13