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,检测器生成是具关键.针对具经典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;然后通过克降选择优化检测器集合,以覆盖非自体空问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.