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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，提出了链式遗传算法（Link—like Agent Genetic Algorithm），并与多准则（MC）相结合，从而实现了基于多准则竞争策略的链式遗传算法并用于特征选择（LAGA＋MC）研究。LAGA引入了链式个体结构，遗传个体相互进行竞争选择和自适应交叉、自适应变异，从而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，已达到更全面评价选择结果，获得识别率更稳定更高的特征子集。实验结果表明，本文算法获得的特征子集分类