论文研究基于多准则的链式智能体遗传算法用于特征选择.pdf

针对简单遗传算法用于特征选择精度不高、过早收敛的问题，提出了一种新的遗传算法——链式智能体遗传算法（LAGA），并与多准则（MC）相结合，从而提出了基于多准则竞争策略的链式智能体遗传算法（LAGAMC）用于特征选择。LAGA引入了链式智能体结构，智能体相互进行竞争选择和自适应交叉，自身进行自适应变异，从而使得该算法能够获得更精确的搜索结果；MC通过对基于单准则进行选择得到的特征子集进行特征位判断，从而确定出最终特征子集，以达到更全面的评价选择结果，获得识别率更稳定的特征子集。实验结果表明，LAGA搜索精