基于软集合方法的决策问题中冗余信息约简研究

There is great dispensable information in the uncertain decision making problems. It will take so much time to analyze random data that the opportunities are missed. So the dispensable information reduction in decision making problems becomes the key problem for decision-makers. In present soft set theory is a good method to deal with the uncertainty decision making problems, while it is difficult to making decision for the mass data. In the project, the reductions of {0,1} soft set and (0,1) soft set in decision making problems are discussed. In order to reduction quickly for the mass data, reduction models of {0,1} soft set and (0,1) soft set are constructed, and the reductions are obtained by the improved harmony search algorithm, then the decisions are obtained. A new reduction method of (0,1) soft set is proposed to overcome the ineffective reduction for dispensable information. The purpose of this project is to delete the dispensable information with soft set theory quickly and efficiently and to make the right decisions. The research results will be a novel way for dealing with the dispensable information.

决策问题中存在大量的冗余信息，而且很多信息都具有不确定性，面对这些杂乱无章的海量数据，决策者需花费大量时间分析，以至于可能错失决策良机，因此研究具有不确定性的决策问题中冗余信息约简是决策者亟待解决的关键问题。目前软集合方法能够较好地处理不确定决策问题，但软集合约简方法目前还不完善，致使对海量数据很难做出决策。本项目研究{0,1}软集合与(0,1)软集合在决策问题中的冗余信息约简问题。针对{0,1}软集合与(0,1)软集合不能对海量信息快速约简问题，建立{0,1}软集合与(0,1)软集合约简模型，并利用改进和声搜索算法求得约简最终决策；针对目前(0,1)软集合约简方法不能有效删除冗余信息的缺点，拟采用一种近似约简新方法，有效删除冗余参数。本研究旨在利用软集合方法实现对海量的且不确定的信息快速准确做出决策，可为不确定决策问题中的冗余信息处理开辟一条新的途径。

决策问题中存在大量的冗余信息，而且很多信息都具有不确定性，面对这些杂乱无章的海量数据，决策者需花费大量时间分析，以至于可能错失决策良机，因此研究具有不确定性的决策问题中冗余信息约简是决策者亟待解决的关键问题。目前软集合方法能够较好地处理不确定决策问题，在决策问题中应用极广。本项目针对{0,1}软集合与(0,1)软集合中为研究对象，基于选择值决策方法，利用粒子群算法，建立软集合与模糊软集合参数约简优化模型，快速查找冗余信息，基于分值方法分析模糊软集合中的冗余参数；此外，从理论的角度研究软粗集与多软粗集的一些代数性质，并将软集合拓展到序列区间值模糊软集合及序列直觉模糊软集合，研究它们的代数性质；从应用的角度出发研究模糊软集合在医学诊断中的应用，进一步研究不确定理论的决策问题。本项目初步构建了软集合与模糊软集合的冗余参数约简方法，在精简数据的同时，进一步拓展软集合，探讨了软粗集理论的代数性质，丰富了不确定理论在管理、医学、控制决策科学中的应用。