基于混沌理论的否定选择算法

为了提高人工免疫系统中抗体生成速度,基于免疫系统的混沌特征,提出了混沌否定选择算法。该算法首先利用混沌的遍历性产生候选检测器集合,然后利用混沌扰动直接产生较优的个体,缩小搜索空间,并利用混沌初值敏感的特性,克服冗余个体。实验表明,该算法不但更好地保持了种群多样性,而且有效地提高了检测器集的生成速度。