Rough集理论在多准则决策中的偏好规则获取

"该资源是一篇2004年的学术论文，发表在《空军工程大学学报(自然科学版)》第5卷第3期，作者是花文健和刘作良。文章研究了一种基于Rough集理论的偏好规则获取方法，旨在解决多准则决策问题，特别是方案的排序和优选。通过将偏好关系量化分级，并利用Rough集理论的近似原理，该方法能够更准确地反映决策者的偏好，避免决策规则的不一致性。关键词包括分级优先关系、粗近似、多准则决策和决策规则。" 在多准则决策问题中，决策者通常需要根据多个标准来选择最优方案或对方案进行排序。传统粗集理论的信息表并不直接支持表示方案之间的偏好关系。然而，通过引入PCT（Pairwise Comparison Table，成对比较表）方法，可以处理这种二元关系。PCT系统由方案集、参考方案集、成对比较集以及描述对象的准则集组成，它允许决策者对参考方案进行成对比较，以表达他们的偏好。 然而，PCT方法在处理不一致性时存在局限性。不一致性是指在相同准则下，两个方案的偏好强度相同，但在综合评估时偏好结果却不同。为了解决这个问题，文章提出使用分级优先关系来替代PCT中的不可分辨关系，以更有效地导出决策规则并消除不一致性。 Rough集理论在此扮演了关键角色，它提供了一种近似分析工具。通过将综合偏好关系进行粗近似，可以获取基于偏好信息的决策规则。这种方法的优势在于，它可以充分表达决策者的偏好，同时避免了因不一致性导致的决策规则混乱。实际计算案例证明了新方法的有效性，它能够更好地反映决策者的偏好选择，从而提高多准则决策的准确性和可靠性。 该研究为多准则决策问题提供了新的解决思路，结合了Rough集理论和分级优先关系，为决策者提供了更为精确和一致性的决策支持，具有重要的理论价值和实践意义。