林伟华，李进金，吴宇宁

LIN Weihua1，2,LI Jinjin2,WU Yuning1，3

1.福建师范大学 数学与计算机科学学院，福州 350108

2.闽南师范大学 数学与统计学院，福建 漳州 363000

3.莆田学院 基础教育学院，福建 莆田 351100

1.College of Mathematics and Computer Science,Fujian Normal University,Fuzhou 350108,China

2.College of Mathematics and Statistics,Minnan Normal University,Zhangzhou,Fujian 363000,China

3.College of Basic Education,Putian University,Putian,Fujian 351100,China

1 引言

多属性群决策是群体决策和多属性决策的一个交叉研究方向，是现代决策理论的重要组成部分，由于具有客观理性、集思广益、可最大程度减少决策中不合理因素等特点，其理论与方法在科技、工程、政治、军事、经济和管理等领域得到广泛应用[1]。因此，多属性群决策问题的相关研究具有重要的现实意义和一定的实用价值。近年来，经过国内外学者的不懈努力，多属性群决策问题取得了一定的发展，目前主要用于解决有限方案中具有多个属性（或评价指标）的排序和优选问题[2-4]。粗糙集理论[5]最早于1982年由波兰科学家Z.Pawlak提出，由于其无需借助任何先验知识，能通过对现在数据的有效分析与推理，揭示数据的潜在规律，在知识发现、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域得到广泛应用[6-8]。

由于多属性群决策理论中的决策矩阵描述类同粗糙集中的信息系统描述相类似，故利用粗糙集理论来研究多属性决策问题俨然成为当今决策分析领域中一个新的研究方向。截止目前，基于粗糙集的多属性决策[9-17]主要有排序决策和分级决策这两类。其中，分级决策的主要方法是：在优势粗糙集模型中，提取信息系统中的分级决策规则、并在群决策环境中研究分级规则选择及其融合问题。排序决策主要先利用熵方法与属性重要度的计算求得属性权重，再集结决策矩阵中的判断得到整体方案的排序，这种方法主要用于群决策及多属性决策中排序决策问题解决。……