افزایش حجم پایگاه داده‌ها، مسئله کاهش ویژگی را ایجاد و پراهمیت می‌سازد. از این رو در علم داده‌کاوی، یکی از زیربخش‌های مهم، مسئله کاهش ابعاد (انتخاب ویژگی) می‌باشد که در آن زیرمجموعه‌ای از ویژگی‌هایی که بیشترین تأثیر را بر روی الگوهای پنهان داده اصلی دارند انتخاب می‌شوند. در سال‌های اخیر، تئوری مجموعه راف به عنوان یکی از ابزارهای موثر و کارآمد در کاهش ویژگی مورد توجه محققان قرار گرفته است. در این مقاله الگوریتم رقابت لیگ فوتبال برای اولین بار به منظور حل این مسئله مورد استفاده قرار گرفته شده است. توانایی فرار از بهین‌های موضعی، امکان بهره‌گیری از اطلاعات بازیکنان توزیع‌شده در فضای جستجو، همگرایی سریع به جواب‌های بهین و پارامترهای کم این الگوریتم، انگیزه این انتخاب بود. علاوه بر این نوآوری، ارائه تغییراتی همچون بهره‌گیری از مجموع توان بازیکنان ثابت و ذخیره در محاسبه توان هر تیم، در نظر گرفتن ترکیب ساختارهای پیوسته و گسسته برای هر بازیکن، ارائه یک مکانیزم ابتکاری گسسته‌سازی جدید، ارائه تحلیل هیدرولیک متناسب با مسئله تحقیق برای فرایند برازش هر بازیکن، ارائه اصلاح در عملگرهای تقلید و تهییج بر اساس چالش‌های نسخه اصلی را می‌توان به عنوان ایده‌های پیشنهادی به منظور اصلاح و سازگاری این الگوریتم برای مسئله کاهش ویژگی برشمرد. ایده‌های پیشنهادشده بر روی سه سطح داده در ابعاد کوچک، متوسط و بزرگ به همراه چهار الگوریتم فراابتکاری مشهور ژنتیک و بهینه‌سازی ازدحام ذارت، سیستم ایمنی مصنوعی و لیگ قهرمانان پیاده‌سازی گردیده و مقایسه نتایج به دست آمده نشان از مزیت‌های رقابتی قابل توجه الگوریتم رقابت لیگ فوتبال با سایر الگوریتم‌ها دارد. پرونده مقاله