基于马尔科夫模型的期望效用序贯三支决策方法

曹家硕，李华雄，闵 帆，贾修一，于 洪

(1.南京大学 工程管理学院, 江苏 南京 210093；2.西南石油大学 计算机科学学院,四川 成都 610500；3.南京理工大学 计算机科学与工程学院，江苏 南京 210094;4.重庆邮电大学 计算机科学与技术学院，重庆 400065)

三支决策(three-way decisions,3WD)是一种基于人类认知的决策模式,它把待解决的问题或待处理的信息分解为3个元素或者3个部分，再进行处理。因其思想的朴素性与实用性,三支决策理论普遍存在于科学研究和日常生活等各个方面[1]。三支决策理论最初由姚一豫教授提出,是一种较新的决策分析理论,可以用于处理不完整、不精确信息[2-3]。在粗糙集理论模型中,Yao通过引入贝叶斯风险决策方法,依据最低风险代价,将划分对象集分为正域、边界区域和负域[4]。在此基础上,通过获取更多有效信息,继续对延迟区域进行三支划分,形成了序贯三支决策模型,适用于处理动态、复杂、不确定性的问题[5]。

目前，对三支决策的研究主要集中在理论扩展、模型改进和实际应用上。

1) 在理论扩展方面,研究主要集中在概念分析、阈值确定和属性约简等方面的研究。魏玲等对三支概念分析进行了系统的研究[6-9]。周献中等利用概率语言术语集来确定阈值概率[10]。刘盾、李天瑞等在三支决策粒计算方面进行了理论扩展[11-12]。于洪、王国胤等将聚类算法和属性约简引入到决策理论粗糙集,重新划分了三支决策区域[13-14]。张清华等从模糊集角度对三支决策进行了系统研究[15-16]。孙秉珍等在2个全集上建立了三支决策粗糙集[17]。……