用Python对下面伪代码进行复现Algorithm 2. Optimal scale selection for inconsistent multiscale covering decision tables. Input: An inconsistent multi-scale covering decision table S = (U, C ∪ D). Output: Optimal scale combination. 1: For each j ∈ {1, 2, · · · , m} 2: lj ← Ij; 3: End For 4: K ← (l1, l2, · · · , lm); 5: While(l1 > 1) 6: If ( r ( C K , D ) = r ( C K0 , D ) ) 7: return( K ); 8: End If 9: K ← ( l1 − 1, · · · , lj−1 − 1, lj − 1, · · · , lm − 1 ) ; 10: End While

下面是用Python编写的伪代码实现Algorithm 2的"Optimal scale selection for inconsistent multi-scale covering decision tables"算法：

def optimal_scale_selection(inconsistent_table):
    # 输入: 不一致的多尺度覆盖决策表 S = (U, C ∪ D)
    # 输出: 最优尺度组合 K
    
    m = len(inconsistent_table)  # 决策表的尺度数
    l = [1] * m  # 初始化每个尺度的值为1
    
    K = tuple(l)  # 初始化最优尺度组合
    
    while l[0] > 1:
        if r(C, K, D) == r(C, tuple([l[i] - 1 for i in range(m)]), D):
            return K
        
        l = [l[i] - 1 for i in range(m)]
        K = tuple(l)
        
    return None  # 如果无法找到满足条件的最优尺度组合

请注意，上述代码是根据伪代码进行的实现，其中`r(C, K, D)`函数表示给定条件属性集合`C`、尺度组合`K`和决策属性集合`D`时的评估函数。您需要根据具体情况实现该函数。

希望这个Python代码能够帮助您实现Algorithm 2中的算法。如果您有任何进一步的问题，请随时提问。