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有效的检测器生成算法是异常检测的核心问题,针对现有算法1字存检测率低、匹配闽值固定、检测器集合庞大等问题,本文提出了基于多种群遗传算法的检测器生成算法,根据形态学空间的分析和覆盖问题原理,自体集根据特征进行划分,各个种群根据划分独立按遗传算法进化,最后求得所有检测器种群的并集得到成熟的检测器。所提出的算法有效降低检测器的冗余度,减少检测器规模,保持检测器的多样性;并利用maxSelf实现匹配阈值r的白适应,适用于多种匹配规则,减小r阈值设置的局限性,给出了算法的检测率高于传统算法的理论证明,并通过实验验证