[1] SHINADA N K，NAOKI K，MEGUMI I，等.通过更好的特征选择优化机器学习模型用于诱变性预测[J]。突变，2022,37（3/4）：191-202。
[2] 肖进胜，张舒豪，陈云华，等.双向特征融合与特征选择的遥感影像目标检测[J] .《报告》，2022,50（2）：267-272。
肖建生，张世华，陈永华，等.基于双向特征融合和特征选择的遥感图像目标检测[J]。电子学报，2022,50（2）：267-272。
[3] 武炜杰，张景祥.融合分类信息的随机森林特征选择算法及应用[J] ●●●●。计算机工程与应用，2021，57（17）：147-156.
吴文杰，张建新.基于分类信息的随机森林特征选择算法及其应用[J]。计算机工程与应用，2021,57（17）：147-156。
[4] 李博.基于网络生物标志物的特征选择算法及其在癌症检测上的应用[D] ●●●●。长春：吉林大学，2020
LI B.基于网络生物标记物的特征选择算法及其在癌症检测中的应用[D]。长春：吉林大学，2020。
[5] 王家琪，张莉.面向文本特征选择的去冗余相对判别准则[J] .《The report》(自然科学版），2021，44（4）：688-694.
王建清，张磊.文本特征选择的相对判别准则[J]。山西大学学报（自然科学版），2021,44（4）：688-694。
[6] 戴忠华，周穗华，张晓兵.多目标优化的舰船磁场建模方法[J] 《雷击报》，2021,70（16）：147-159。
戴志海，周世辉，张晓波。船舶磁场建模方法的多目标优化[J]。《物理学报》，2021,70（16）：147-159。
[7] 高世达，薄翠梅，李俊，等.工业有机污染物治理过程的多目标优化控制[J] ●●●●。控制理论与应用，2022，39（1）：187-199.
GAO S D，BO C M，LI J，等.工业有机污染物处理过程的多目标优化控制[J]。控制理论与应用，2022,39（1）：187-199。
[8] 周文婷，司玉鹏，何宏舟，等.基于量子多目标优化算法的回焊炉炉温设计[J] 《中国日报》，2022,43（1）：85-91。
周文堂，司永平，何海Z，等.基于量子多目标优化算法的回流焊炉温度设计[J]。中国焊接学会学报，2022,43（1）：85-91。
[9] 李郅琴，杜建强，聂斌，等.特征选择方法综述[J] ●●●●。计算机工程与应用，2019，55（24）：10-19.
LI Z Q，DU J Q，NIE B，等。特征选择方法综述[J]。计算机工程与应用，2019,55（24）：10-19。
[10] Al-TASHI Q，ABDULKADIR S J，RAIS H，等.多目标特征选择方法：系统文献综述[J]。IEEE接入，2020,8:125076-125096。
[11] 许尧.过滤式特征选择算法研究[D] ●●●●。合肥：合肥工业大学，2015
徐毅。滤波特征选择算法研究[D]。合肥：合肥工业大学，2015。
[12] 武小军，周文心，董永新.一种改进的嵌入式特征选择算法及应用[J] .《太阳报》(自然科学版），2022，50（2）：153-159.
WU X J，ZHOU W X，DONG Y X。一种新的嵌入式特征选择算法及其应用[J]。同济大学学报（自然科学版），2022,50（2）：153-159。
[13] ROUHANI H，FATHABADI A，BAARTMAN J.沟蚀敏感性制图高效建模的包装器特征选择方法[J]。自然地理进展，2021,45（4）。
[14] WOEGINGER G J.NP-hard问题的精确算法：综述[C]//第五届组合优化国际研讨会，2003年。
[15] 刘浩，于磊.面向集成特征选择算法进行分类和聚类[J]。IEEE知识与数据工程汇刊，2005,17（4）：491-502。
[16] 尚正阳，顾寄南，唐仕喜，等.针对几种元启发式算法的应用性能对比研究[J] ●●●●。机械设计与制造，2021（4）：34-38.
尚志毅，顾俊恩，汤世新，等.几种元神经算法应用性能的比较研究[J]。机械设计与制造，2021（4）：34-38。
[17] NEWMAN M E J.幂律、帕累托分布和齐普夫定律[J]。《当代物理学：物理学和相关技术评论》，2005年，46（5）：323-351。
[18] BRANKE J，DEB K，DIEROLF H，et al.在多目标优化中寻找拐点[C]//8th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature，2004。
[19] MARLER R T，ARORA J S.工程多目标优化方法综述[J]。结构和多学科优化，2004,26（6）。
[20] 云慧敏，吴锋，殷勇，等.基于线性加权评价法的碟式斯特林机多目标优化[J] ●●●●。武汉工程大学学报，2020，42（2）：218-223.
YUN H M，WU F，YIN Y，et al.基于线性加权评价函数法的碟式斯特林发动机多目标优化[J]。武汉理工大学学报，2020,42（2）：218-223。
[21] 张亚辉，胡小锋，吴传珣.基于ε-约束法的多目标双边装配线再平衡问题[J] ●●●●。计算机集成制造系统，2016，22（11）：2551-2562.
ZHANG Y H，HU X F，WU C X.基于ε-约束方法的多目标双边装配线再平衡问题[J]。计算机集成制造系统，2016,22（11）：2551-2562。
[22]TSENG C H，LU T W.结构设计中的Minimax多目标优化[J]。国际工程数值方法杂志，2010,30（6）：1213-1228。
[23]SCHAFFER J D.采用矢量评估遗传算法的多目标优化[C]//《第一届遗传算法国际会议论文集》，匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国，1985年7月。希尔斯代尔：劳伦斯·埃尔鲍姆联合出版社，1985年。
[24]WANG S C，CHEN T C.利用NSGA-II解决基于距离吸引力的合作覆盖多目标竞争选址问题[J]。智能与模糊系统杂志，2021（153）：1-12。
[25] 冯茜，李擎，全威，等.多目标粒子群优化算法研究综述[J] ●●●●。工程科学学报，2021，43（6）：745-753.
冯强，李强，泉伟，等.多目标粒子群优化算法综述[J]。中国工程学报，2021,43（6）：745-753。
[26] 刁兴春，刘艺，曹建军，等.多目标蚁群优化研究综述[J] 2017年，44（10）：7-13。
DIAO X C，LIU Y，CAO J J，等.多目标蚁群优化方法综述[J]。计算机科学，2017,44（10）：7-13。
[27] 颜景斌，沈云森，刘思，等.瑞士人整流器多目标优化[J] ●●●●。哈尔滨理工大学学报，2021，26（1）：86-92.
颜建斌，申燕生，刘斯，等.瑞士整流器的多目标优化[J]。哈尔滨科技大学学报，2021,26（1）：86-92。
[28] 李琳，应时，董波.一种求解面向服务软件部署优化问题的多目标蚁群算法[J] .中国南方医学院(自然科学版），2017，48（9）：2376-2387.
李磊，英斯，董波.面向服务应用部署优化的多目标蚁群算法[J]。中南大学学报（科技版），2017,48（9）：2376-2387。
[29] 王丽萍，任宇，邱启仓，等.多目标进化算法性能评价指标研究综述[J] 《货币政策报告》，2021,44（8）：1590-1619。
王丽萍，任毅，邱秋初，等.多目标进化算法性能指标研究[J]。中国计算机杂志，2021,44（8）：1590-1619。
[30]VELDHUIZEN D A V，LAMONT G B.进化计算与帕累托前沿收敛[D]。加州斯坦福大学，1999年。
[31]TSOU C S，FANG H H，CHANG H H等.基于局部搜索和聚类的改进粒子群pareto优化器[C]//模拟进化与学习，2006:400-407。
[32]SCHOTT J R.使用单准则和多准则遗传算法的容错设计[D]。麻省理工学院，1995年。
[33]COELLO C.使用人工免疫系统解决多目标优化问题[J]。遗传程序设计与进化机器，2005，6。
[34]ZITZLER E，THIELE L，LAUMANNS M，等.多目标优化器的性能评估：分析与评述[J]。IEEE进化计算汇刊，2003,7（2）：117-132。
[35]ZITZLER E，THIELE L.多目标进化算法：比较案例研究和强度Pareto方法[J]。IEEE进化计算汇刊，1999,3（4）：257-271。
[36]CHUANG L Y，CHANG H W，TU C J，等.基于基因表达数据的改进二进制PSO特征选择[J]。计算生物学与化学，2008,32（1）：29-38。
[37]TRAN B，XUE B，ZHANG M.基于离散化特征选择的粒子群算法新表示[J]。IEEE控制论汇刊，2017:1-14。
[38]GOT A，MOUSSAOUI A，ZOUACHE D.基于鲸鱼优化算法的混合滤波器特征选择：一种多目标方法[J]。专家系统与应用，2021183:115312。
[39]王X H，张毅，孙X Y，等.基于人工蜂群的多目标特征选择：一种可变样本量的加速方法[J]。应用软计算，2020,88。
[40] 万红，李蒙蒙，王昊锋，等.多目标优化在特征选择子集评价中的应用[J] ●●●●。计算机应用研究，2020，37（8）：2320-2323.
WAN H，LI M M，WANG H F，等.多目标优化在特征选择子集评价中的应用[J]。计算机应用研究，2020,37（8）：2320-2323。
[41]USMAN A M，YUSOF U K，NAIM S.基于NSGA III和杜鹃优化算法的多目标特征选择[J]。IEEE接入，2020,8:76333-76356。
[42]LABANI M，MORADI P，JALILI M.基于相对判别准则的文本特征选择多目标遗传算法[J]。专家系统与应用，2020149:113276。
[43]NAYAK S K，ROUT P K，JAGADEV A K，等.基于精英的多目标差异进化特征选择：一种有效冗余测度的滤波方法[J]。沙特国王大学学报-计算机与信息科学，2017,32（2）：174-187。
[44]XUE B，CERVANTE L，SHANG L，等.分类问题中基于滤波器的特征选择的多目标粒子群优化[J]。连接科学，2012,24（2/3）：91-116。
[45]XUE B，ZHANG M，BROWNE W N.用于分类特征选择的粒子群优化：一种多目标方法[J]。IEEE控制论汇刊，2013,43（6）：1656-1671。
[46] 李敏，章国豪，陈梓樑，等.基于差分进化的多目标粒子群特征选择算法[J] ●●●●。计算机应用研究，2020，37（1）：76-79.
李明，张国华，陈振林，等.基于差分进化的特征选择多目标粒子群优化算法[J]。计算机应用研究，2020,37（1）：76-79。
[47]NOURI-MOGHADDAM B，GHAZANFARI M，FATHIAN M.一种用于包装器特征选择的新型多目标森林优化算法[J]。应用专家系统，2021175（3）：114737。
[48]AL-TASHI Q，ABDULKADIR S J，RAIS H，等.分类中特征选择的二元多目标灰狼优化器[J]。IEEE接入，2020,8:106247-106263。
[49]董华，孙杰，孙X，等.多标签分类的多目标特征选择[J]。基于知识的系统，2020208（7）：106456。
[50]FARIS H，HEIDARI A A，MAFARJA M M，et al.一种基于局部邻域多元优化的鲁棒多目标特征选择模型[J]。IEEE接入，2021,9:100009-100028。
[51]GONZALEZ J，ORTEGA J，DAMAS M，et al.BCI特征选择的一种新的多目标包装方法-准确性和稳定性分析[J]。神经计算，2019333:407-418。
[52]KOZODOI N，LESSMANN S，PAPAKONSTANTINOU K，et al.信用评分中利润驱动特征选择的多目标方法[J]。决策支持系统，2019120:106-117。
[53]SOHRABI M K，TAJIK A.华法林剂量预测的多目标特征选择[J]。计算生物学与化学，2017年，69:126-133。
[54]XUE Y，TANG Y，XU X，等.分类中缺失数据的多目标特征选择[J]。IEEE计算智能新兴主题汇刊，2022,6（2）：355-364。
[55] 王金杰，李炜.混合互信息和粒子群算法的多目标特征选择方法[J] ●●●●。计算机科学与探索，2020，14（1）：83-95.
王俊杰，李伟.基于混合MI和PSO算法的多目标特征选择方法[J]。计算机科学与技术前沿杂志，2020,14（1）：83-95。
[56] 陈陆爽，周晖.慢性肾病预测的多目标特征选择[J] ●●●●。计算机工程与设计，2022，43（3）：698-705.
陈LS，周H.慢性肾脏疾病预测的多目标特征选择[J]。计算机工程与设计，2022,43（3）：698-705。
[57] 刘艺，曹建军，刁兴春，等.稳定特征选择的多目标蚁群优化[J] ●●●●。国防科技大学学报，2018，40（6）：118-123.
刘毅，曹建杰，戴晓初，等.基于多目标蚁群优化的稳定特征选择[J]。国防科技大学学报，2018,40（6）：118-123。
[58]于Z，JK A，HG C.基于两级粒子协作的多目标特征选择优化[J]。信息科学，2020532:91-109。
[59]刘Z，常B，程F.一种用于特征选择的交互式滤线器多目标进化算法[J]。群体与进化计算，2021（4）：100925。
[60]MARWA H，SLIM B，CHIH-CHENG H，等.一种用于特征选择的多目标混合滤线器进化方法[J]。模因计算，2019,11（2）。
[61]SHARMA A，RINKLE R.C-HMOSHSSA：使用多目标元启发式和机器学习方法进行癌症分类的基因选择sciencedirect[J]。生物医学中的计算机方法和程序，2019178:219-235。 |
