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El algoritmo de selección negativa es uno de los principales algoritmos de los sistemas inmunes artificiales. Sin embargo, los detectores candidatos generados aleatoriamente por los algoritmos tradicionales de selección negativa necesitan llevar a cabo la auto-tolerancia con todos los propios en el conjunto de entrenamiento para eliminar la reacción inmunológica. El proceso de emparejamiento es el principal costo de tiempo, lo que resulta en eficiencias de generación bajas de detectores y limitaciones de aplicación de los algoritmos inmunes. Se propone un nuevo algoritmo, denominado GB-RNSA. El algoritmo analiza las distribuciones del conjunto propio en el espacio real y considera el espacio dimensional [0, 1] como la cuadrícula más grande. Luego, la cuadrícula más grande se divide en un número finito de subcuadrículas, y los propios se llenan en las subcuadrículas correspondientes al mismo tiempo. El detector candidato generado aleatoriamente solo necesita emparejar los propios que están en la cuadrícula donde se encuentra el detector y en
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