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遗传算法是求解粗糙集最小约简这个NP-hard 问题的一种有效方法，适应度函数的构造是其中的关键问题。针对这个问题，本文提出了一个基于粗糙集的高维特征选择混合遗传算法(HGA-RS)，算法从粗糙集的代数和信息熵两个角度出发，综合考虑约简集中属性的数目、染色体编码、基因取值、属性重要度、属性依赖度、属性相关度等因素，提出了一个通用的适应度函数混合构造框架，通过调节各个因素的权重系数来实现不同适应度函数。实验结果表明，本文算法是有效的。