面向多重代價的決策理論粗糙集理論與方法.pdf

1、由波蘭的Pawlak教授提出來的經(jīng)典粗糙集理論，其是建立在完備信息系統(tǒng)中不可分辨關(guān)系之上的，這種分類對數(shù)據(jù)的完整性和精確性要求很高，并且需要具備離散的屬性。然而在現(xiàn)實世界中，由于數(shù)據(jù)的測量誤差、數(shù)據(jù)獲取的限制等因素，使得信息系統(tǒng)是不完備的，因此將不完備信息系統(tǒng)引入到粗糙集中。然而值得注意的是，代價敏感學(xué)習(xí)已經(jīng)在很多領(lǐng)域占據(jù)著很重要的地位了，但數(shù)據(jù)代價的問題很少在不完備信息系統(tǒng)中被提起，所以對粗糙集的代價敏感度進行研究很有意義。
　

2、　本文對不完備信息系統(tǒng)進行研究，使用粗糙集理論作為數(shù)學(xué)工具，對不完備信息系統(tǒng)中的粗糙集的代價敏感進行了研究。本文主要有以下兩方面的創(chuàng)新內(nèi)容：
　　(1)Yao提出的決策粗糙集方法，該方法在完備信息系統(tǒng)下利用錯分類代價與延遲決策代價所形成的代價矩陣求得的一對閾值來構(gòu)建粗糙集模型。值得注意的是，Yao的決策粗糙集模型是在完備信息系統(tǒng)下構(gòu)建的。然而，在現(xiàn)實世界的應(yīng)用中，由于數(shù)據(jù)的遺漏、獲取的限制以及人們對數(shù)據(jù)的主觀理解導(dǎo)致研究者得到的信

3、息系統(tǒng)往往是不完備的。因此，經(jīng)典決策粗糙集理論在解決此類問題顯示出了不足的一面。對于未知的屬性值，本文將容差關(guān)系應(yīng)用到?jīng)Q策粗糙集中，構(gòu)建了基于容差關(guān)系的決策粗糙集；對于同時具有遺漏和缺席的未知屬性值，本文將最大相容塊技術(shù)應(yīng)用到?jīng)Q策粗糙集中，構(gòu)建了基于最大相容塊的決策粗糙集模型。
　　(2)與此同時，Yao僅使用了一個代價矩陣的形式來描述了執(zhí)行決策后所需付出的代價，使得其不能夠廣泛的處理實際中存在的問題。說明代價具有的多樣性和變化性

4、以及時效性并沒有被Yao的決策粗糙集所考慮，使得決策粗糙集不能更具有實用性。為解決上述問題，本文將多重代價矩陣引入到的決策粗糙集中。然后，在不完備信息系統(tǒng)中，分別提出了樂觀與悲觀兩種形式的多代價決策粗糙集方法，討論了這兩種多代價決策粗糙集模型與單代價矩陣決策粗糙集模型之間的關(guān)系，并且給出了樂觀與悲觀這兩種多代價決策粗糙集決策代價的總代價計算公式。最后通過實驗結(jié)果表明，樂觀多代價決策粗糙集得到的決策代價是一種較優(yōu)的代價，并且代價的值將會保