链式智能体遗传算法结合多准则用于特征选择

"这篇论文研究了一种基于多准则的链式智能体遗传算法（LAGA MC）用于特征选择，旨在解决传统遗传算法在特征选择中精度不高和过早收敛的问题。链式智能体结构和多准则竞争策略的结合使得算法在搜索过程中能获取更精确的特征子集，并通过特征位判断提升选择的全面性和稳定性。实验结果证明了LAGA的高搜索精度以及LAGA MC在分类准确率和稳定性方面的优势。" 在特征选择领域，传统的遗传算法经常面临精度不足和早熟收敛的挑战。为了解决这些问题，该论文提出了链式智能体遗传算法（LAGA）。LAGA的核心是引入了链式智能体结构，这种结构允许智能体之间进行竞争性选择和自适应交叉操作，同时每个智能体会自我适应地进行变异。这种设计有助于算法跳出局部最优，提高搜索的全局优化能力，从而获得更精确的特征子集。 为了进一步优化选择过程，论文将多准则（MC）策略融入LAGA中，形成LAGA MC。MC策略通过分析基于单一准则选择的特征子集，对每个特征进行位判断，这使得算法能更全面地评估特征的重要性，确保最终选定的特征子集具有更高的识别率稳定性。这一方法可以防止过度依赖某一准则，从而避免在特征选择中出现不均衡的情况。 实验部分对比了LAGA与传统遗传算法以及LAGA MC的表现，结果显示LAGA在搜索精度上表现出优越性，而结合了多准则的LAGA MC则在特征子集的分类准确率和稳定性方面取得了更好的成绩。这表明，将链式智能体结构与多准则相结合，对于特征选择问题是一种有效且有前景的方法。 该研究为特征选择提供了一个新的优化工具，特别是在复杂数据集的处理中，可以期望LAGA MC算法能够提高机器学习模型的性能，降低过拟合风险，并为后续的分析和建模工作打下坚实的基础。这一工作对于深入理解和改进遗传算法在特征选择中的应用，以及推动智能计算在信号处理、通信和模式识别等领域的应用具有重要意义。