基于拟随机序列与克隆选择的进化V detector 算法

阴性选择(NS) 算法是人工免疫的核心方法, 检测器生成是其关键. 针对其经典V-detector 算法中高维数据 失效及随机生成初始检测器集过于集中而导致过早收敛等问题, 首先采用拟随机序列生成初始检测器; 然后通过克 隆选择优化检测器集合, 以覆盖非自体空间大小及数量作为亲和力标准, 克服传统进化阴性选择(ENS) 算法的局限 性, 并采用新型进化算子使得算法生成最优检测器集合; 最后, 通过实验验证了该方法的有效性.