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粗糙集理论中属性约简算法在保证解质量的情况下，效率比较低。针对这个问题提出一种基于记忆的启发式禁忌搜索算法，该算法称为TSAR（Tabu Search Attribute Reduction），是一个长期记忆的高性能TS算法。TSAR在利用邻域搜索方法的同时，又采用了广泛性和集中性模式，通过调用三个过程来产生及约简候选解，多参数智能化控制迭代次数，增大获得全局最优的机会，避免过早地陷入局部最优。TSAR和文献中算法相比，在解的质量上表现优异，而且计算的开销也很低。