【摘 要】
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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(LAGA+MC)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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（30570473）,重庆市信息产业发展基金资助项目（200501022）
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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(LAGA+MC)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
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