2.5 本章小結

過多的檢測器及過高的時間復雜度是現有否定選擇算法存在的主要問題，限制了否定選擇算法的實際應用。在非自體空間中，檢測器間大量冗余覆蓋也是否定選擇算法存在的嚴重問題。本章提出了一種基于網格的實值否定選擇算法，記為GB-RNSA。該算法首先分析了自體集在空間中的分布，并采用一定的方法把空間劃分為若干個網格。然后，隨機生成的候選檢測器只需要與它所在的網格及鄰居網格內的自體進行耐受。最后，候選檢測器通過耐受后，在加入成熟檢測器集合前，將采用一定的方法來減少冗余覆蓋。本章首先分析了否定選擇算法的現狀，對已有的否定選擇算法進行了介紹；之后對否定選擇算法的基本定義進行了說明；接著詳細介紹了GB-RNSA的實現策略；最后通過實驗對算法進行驗證。理論分析和實驗結果表明，相比傳統的否定選擇算法，GB-RNSA有更好的時間效率及檢測器質量，是一種有效的生成檢測器的人工免疫算法。