区间优势粗糙集：序决策系统中的决策规则获取与优化

在本文中，作者探讨了如何在序决策信息系统中有效利用区间作为决策规则的基础单位。在传统的序决策信息系统中，决策过程往往涉及到对象之间的复杂关系，如优势和被优势的关系。论文提出了一种新的理论框架，即基于区间的优势关系粗糙集模型。这个模型将区间定义为一个对象既支配另一个特定对象又受到其支配的集合，这是一种更精细的层次划分方式，有助于理解和表达决策过程中复杂的多级关系。 通过引入区间概念，作者构建了一种新的粗糙集方法，这种方法强调了决策值的区间范围。与传统优势关系粗糙集方法相比，新方法具有更高的适应性，因为它能够处理更为灵活和细致的决策规则。作者提出了“区间约简”的概念，这是一种通过构造区分函数来简化区间结构的过程，这有助于减少决策规则中的冗余信息，提高规则的简洁性和有效性。 区间约简的计算是优化决策规则的关键步骤，它允许研究人员找到那些在分类问题中最具代表性和影响力的区间决策规则。这些规则可以直接应用到实际的序信息系统中，用于对输入数据进行分类和决策分析。这种方法对于处理那些涉及多个等级、多层次优先级的问题尤其有用，例如在生产管理、资源分配或社会选择等领域。 这篇论文的主要贡献在于提供了一种新颖的决策规则获取策略，它不仅增强了粗糙集模型在序决策系统中的实用性，还为处理这类系统中的复杂决策问题提供了有力的工具。通过区间约简和优势关系粗糙集的结合，研究人员和决策者可以更好地理解并利用序信息系统中的信息，从而做出更加精准和有根据的决策。