不协调决策系统知识约简与决策规则优化方法

本文主要探讨了不协调决策信息系统中的知识约简和决策规则优化问题。不协调决策信息系统通常涉及在信息不对称或决策者之间存在冲突的情况下进行决策，这增加了决策复杂性。作者汪凌针对这一挑战，引入了分布约简和最大分布约简理论，这是一种新颖的方法论框架，旨在简化系统中的大量信息并提高决策效率。 具体来说，汪凌提出的算法利用分布区分对象集这一概念，这是一种将数据集划分为具有不同特征子集的策略。该算法通过寻找那些能最大程度上区分不同类别对象的属性集合，实现了知识的约简，降低了决策者的认知负担。接着，算法进一步通过最小析取范式来确定约简集，这是一种逻辑运算，有助于提炼出更简洁且易于理解的决策规则。 在这个过程中，约简集的属性被用来挖掘最优决策规则集。这些规则不仅能够准确反映系统的内在逻辑，还能帮助决策者快速做出决策。通过理论分析和实际案例的验证，研究证明了这种方法在知识约简和决策规则优化方面具有显著的有效性和实用性。 论文的研究背景包括了多项基金项目的资助，如安徽省高校优秀人才重点支持计划、安徽省工业安全与应急技术重点实验室开放基金项目、省级教学改革研究项目以及经济与管理国家级实验教学示范中心的开放基金项目，体现了作者所处研究领域的广泛认可和支持。 这篇文章不仅为不协调决策信息系统提供了新的知识约简和决策规则优化工具，还为决策科学和技术领域提供了一种处理复杂决策问题的新思路，对于提高决策效率和准确性具有重要的理论价值和实践意义。