序贯三支决策理论研究现状与展望
基于马尔科夫模型的期望效用序贯三支决策方法
表1代价损失矩阵
Tab*1 ALoiifunctoon mateoi
4”
事实上，对于对象* <([•]表示等价类)，采 取不同行动所产生的风险代价可计算为：
r( 4” I * %]) % 入””py x I * %]) + $P”pr(L X I *< )；
图1三支决策模型 Fig- 1 Trisecting-and-acting modei of three-Aay
decisions
刘盾等曾就投资问题建立起三支决策模型以 解决石油投资问题炉］,然而，该模型未考虑投资 者的投资效用问题,投资的收益和风险也未考虑 动态序贯的过程&因此，为解决动态序贯的投资 决策问题，本文将通过引入期望效用理论来模拟 投资人的投资偏好,使用马尔科夫预测方法模拟 估计投资预期收益和风险,提出了一种序贯三支 决策模型，以期望能为投资问题提供新的思路&
类方法［30］&王平心、杨习贝等引入关联矩阵和确 定性函数提出了新的三支聚类方法［31］ &
3）在实际应用方面，研究主要集中在将三支 决策应用到人脸识别、医疗诊断、投资金融等方 面&刘盾等将三支决策应用到了投资决策方 面炉曲。祁建军等在冲突分析方面进行了三支 决策的相关研究［35］&梁德翠等将三支决策模型 应用到了众包任务分配方面［36］ &
投资问题必然伴随着投资决策&目前，在投 资决策方面的研究,徐泽水等提出了多维偏好线 性规划法来解决铁路投资问题［37］&廖诺等通过 引入遗传算法以节能减排为目标解决了建筑投资 问题［38］ &李晓彤等通过构建信息安全投资决策 博弈模型来解决企业投资问题［39］&如图1所示, 投资决策与三支决策具有天然的一致性,三支决 策的正域与决策进行投资相对应, 负域与决策不 进行投资相对应，边界域与决策暂且观望并收集 更多信息相对应&
三支决策理论
三⽀决策理论三⽀决策(Three-way Decision)是⼀种基于符合⼈类认知的决策模式，它认为：⼈们在实际决策过程中，对于具有充分把握接受或拒绝的事物能够⽴即作出快速的判断；对于哪些不能⽴即作出决策的事物，⼈们往往会推迟对事件的判断，即：延迟决策。
造成延迟决策的原因很多，⽐如：所掌握的信息不够充分、对风险的评估不够全⾯、对事件的认知不够彻底等。
当⼈们对信息、风险、认知的掌握程度达到⼀定的⽔平，会作出接受或拒绝的最终判断，从这个⾓度说，三⽀决策是最终实现⼆⽀决策的⼀个中间步骤。
此外，三⽀决策有着⼗分⼴泛的应⽤背景。
例如：在论⽂的审稿过程中，对于⼀篇稿件，如果⼗分优秀则直接接收，如果质量太差则直接拒稿。
但是在⼤多情况下，稿件可能具有⼀定的创新性，但技术、语⾔等⽅⾯都需要进⼀步提⾼，主编往往选择修改和重审。
在医学治疗中，讲究听闻望切，对于⼀些⼩病⽽⾔，医⽣能够快速准确地作出有病或⽆病的诊断；⽽对于⼀些疑难杂症，需要通过进⾏⼀些检查才能进⼀步的确诊。
三⽀决策的思想已在医学、⼯程、管理、信息领域得到了成功的应⽤。
近⼏年来，对于三⽀决策和粒计算的研究引起了国内外学者的⼴泛关注，在2009-2012年连续四届国际粗糙集与知识技术学术会议(RSKT)以及2011-2012年连续两届中国粗糙集与软计算学术会议(CRSSC)上都举办了三⽀决策与粒计算的研讨会，李华雄等编著的《决策粗糙集理论及其研究进展》以及贾修⼀等编著的《三⽀决策理论与应⽤》推动了三⽀决策与粒计算的发展，国际著名SCI期刊《International Journal of Approximate Reasoning》和《Fundamenta Informaticae》等也先后出版专刊推动该主题的发展。
粒计算（Granular Computing）是当前计算智能研究领域中模拟⼈类思维和解决复杂问题的新⽅法。
它覆盖了所有有关粒度的理论、⽅法和技术，是研究复杂问题求解、海量数据挖掘和模糊信息处理等问题的有⼒⼯具。
决策理论序贯决策分析课件
在序贯决策分析中，需要特别关注决 策的公平性和偏见问题，以避免不公 平的结果和歧视某些群体。
序贯决策分析的展望与未来发展方向
可解释性和透明度
为了解决模型可解释性问题，未来 的研究将更加注重开发具有良好可 解释性的序贯决策分析模型。
多模态数据处理
随着多模态数据的普及，未来的序 贯决策分析将更加注重对图像、文 本、音频等多种类型数据的处理和 分析。
02 序贯决策分析基础
序贯决策的定义与特点
序贯决策的定义
时序性
序贯决策是在一系列决策过程中，决策者 根据每个阶段的环境信息和历史信息，按 照一定的顺序和规则进行决策的过程。
序贯决策中的每个决策都有时间顺序，后 续决策依赖于先前的决策结果。
动态性
最优性
序贯决策中，环境状态和决策后果会随着 时间变化而变化。
优化资源配置和生产流程
VS
详细描述
生产计划决策需要考虑生产资源的配置和 生产流程的优化。通过序贯决策分析，企 业可以根据市场需求和生产能力制定合理 的生产计划，优化资源配置，提高生产效 率，降低生产成本。
案例三：供应链管理决策分析
总结词
协调各个环节实现整体最优
详细描述
供应链管理决策需要协调各个环节，包括采 购、生产、物流等，以实现整体最优。通过 序贯决策分析，企业可以综合考虑各个环节 的需求和约束，制定合理的供应链管理策略， 提高供应链的效率和稳定性。
05 序贯决策分析的挑战与 展望
序贯决策分析的挑战
数据复杂性
随着数据规模的扩大和数据类型的多 样化，序贯决策分析面临处理复杂数 据结构的挑战。
实时性要求
在许多应用场景中，如自动驾驶和实 时推荐系统，序贯决策分析需要在短 时间内做出决策，这要求算法具有高 效的计算能力和实时性。
三支决策理论及应用
三支决策理论及应用作者：殷业柯德营刘传勇来源：《上海师范大学学报·自然科学版》2015年第01期摘要：三支决策理论自从2009年被提出后，已成为学术界的一个热门研究方向.马云的成功是三支决策中的一个典型案例.许多创业的年轻人视马云为榜样，所以能否从马云的成功案例中找到可复制的规律是非常值得研究的问题.对马云成功案例做了详细的分析，得出马云案例实际上是将传统二支决策转化为三支决策的过程.分析了马云案例的要素，对马云案例进行了数学建模，并举一反三，用三支决策分析了“货币的起源”和“中庸之道”决策思想，从中可以看到三支决策是人类处理不确定问题普遍采用的有效方法，也说明了系统研究三支决策理论及应用的重要性.关键词：三支决策；粗糙集理论；电子商务；马云；大数据；数学模型中图分类号： TP 181 文献标志码： A 文章编号： 1000-5137（2015）01-0095-100 引言三支决策作为一种方法早就被应用，但对这种方法的系统理论研究是最近十几年的事.加拿大里贾纳大学的姚一豫教授1989年提出了决策粗糙集理论[1]，2009年又提出了三支决策理论[2]，从而学术界开始了三支决策方法的系统理论研究[15-16].最常被列举的三支决策案例有两个：（1）论文的延迟录用；（2）医生的再诊断看病.二支决策对论文录用只取两种可能性，录用和不录用；三支决策则有三种可能性：录用、待定和不录用.三支决策的优点是可以减少决策的失误，使决策更合理.对于那些要求最终决策是二分的，三支决策通过信息的再收集，对待定部分进行进一步的决策，从而使最终的二支决策更合理.如：对待定论文的格式、语法等要求修改，修改后再做决策，可以使一些具有优秀思想的论文不被遗漏.三支决策在国内和国际上已有许多大学和研究机构在深入开展工作，在国内如：南京大学、西南交通大学、同济大学、闽南师范大学、上海师范大学等，国际上姚一豫教授所在的加拿大University of Regina是研究主力，2013年7月国内出版了《三支决策与粒计算》一书，全面地介绍了三支决策方面的国内外研究动向.“马云成功”案例是又一个三支决策典型案例，因为马云是许多创业年轻人的偶像，所以分析马云案例具有重要价值.本文作者对“马云成功”案例进行了分析和数学建模，并举一反三分析了“货币的起源”和“中庸之道”决策思想，从中可以看到三支决策是人类处理不确定性问题普遍采用的有效方法，也说明了系统研究三支决策理论及应用的重要性.1 集合论与三支决策理论Cantor集合边界为空，BND（X）=，Zadeh集合边界非空，BND（X）≠，这是两种集合的本质区别.模糊集理论和粗糙集理论给出了两种不同的对边界非空集合的刻画理论，模糊集理论对边界的刻画采用直接方法，粗糙集理论对边界的刻画采用间接方法，可以创造出无数种边界刻画方法和理论.人们已经有模糊粗糙集、粗糙模糊集、概率粗糙集、0.5概率粗糙集、随机集、区间集、云模型、II型模糊集、广义粗糙集、阴影集、灰度集等等理论，这些由概念的排列组合创造的新理论存在等价或部分等价性，显然需要理论的融合和归类.二支决策是指决策的结果只有两种可能性：肯定或否定，它们对应的逻辑真值为1或0.三支决策是指决策的结果有3种可能性：肯定、不确定、否定，对应的逻辑真值为1、（0，1）、0，其中的不确定部分又可看成是“不决策”或“延迟决策”部分，因为这部分中的对象最终是划入肯定或否定，需要进一步的决策信息.三支决策方法是人类处理不确定性问题时常用的代价较小的有效方法.三支决策理论的形成是从粗糙集理论、决策粗糙集理论、三支决策理论一路演化而来，下面分别说明各理论的主旨思想.1.1 粗糙集理论与决策粗糙集理论Rough set是波兰数学家Z.Pawlak 1982年提出的一种刻画边界非空集合的理论，和模糊集理论不同，它采用间接刻画边界的方法，用两个分明的上下近似集合，限定了边界的范围.这种方法的最大优点是：用分类思想粗粒度地对概念进行定义，从而具有更广泛的适用性.分类思想贯穿了粗糙集理论的全部，因为分类是人类认识外部世界的主要方法，所以粗糙集理论获得了广泛的应用.在信息系统S上定义粗糙集X，假设粗糙集X为目标概念，[x]R为U上含x的等价类，用等价类的并集作上下近似集去近似逼近粗糙集X，也同时定义了粗糙集X，令：其中（3）为正域，（4）为负域，（5）为边界域.粗糙集对三个区域并没有做语义上的定义，在实际应用中给予语义定义可以使粗糙集应用于具体的问题求解，这也是三支决策和粗糙集相互关联的原因.当从信息系统中获取知识时，立刻会碰到一个问题，对论域的划分的标准或方法是什么？粗糙集给出了分类思想，但并没有给出所有的分类方法，不同的分类方法对应获得知识的不同手段[12-13].Bayes决策论给出了基于概率分布的风险最小分类方法，将这种方法与粗糙集结合，就产生了决策粗糙集理论.若单类决策的代价矩阵如表1所示.1.2 三支决策理论关于三支决策理论存在这样两个问题：（1）三支决策和粗糙集的关系？（2）三支决策理论是怎样的一种理论？从姚一豫教授的文献看，三支决策思想来源于对粗糙集正域、负域、边界域语义解释的思考.所以三支决策理论应该是来源于对粗糙集理论的研究，但三支决策作为一种方法早已被人们使用过，只是在不自觉中，没有理论指导情况下使用.就三支决策和粗糙集的相关性而言，似乎两者没有必然的蕴涵关系，而更像是一种并列关系，也就是三支决策可以和任何与它相关的理论结合产生新思想.这样就产生了三支决策理论到底是怎样一种理论的问题？从众多实例可以看到，在1965年L.A.Zadeh博士提出fuzzy set之前，人类早就有了处理不确定性问题，除了概率方法外，三支决策方法是所有处理不确定性问题中代价较小的方法，所以从这个角度考虑，三支决策理论应该是一种处理不确定性问题的代价较小的有效数学方法.以上模型从评价函数应该遵循的代数序结构广义地定义了三支决策概念.三支决策理论和粗糙集理论最主要的不同是存在再决策机制，粗糙集理论由于对正域、负域和边界域没有赋予语义，所以也就不存在再决策问题，而三支决策赋予边界待定决策的语义，所以就存在对边界的进一步刻画问题.三支决策的再决策和粗糙集的属性约简有相同的作用，粗糙集的属性约简是在决策属性中对分类无效的属性的剔除，而三支决策首先选择最重要决策属性对论域进行粗分类，在获得边界域后，再选择属性对边界进行细分类，依此类推直到获得满意结果.三支决策的这种分类思想实际上就是粒计算由粗到细的分析方法，这种方法在一些具体问题中比直接的属性约简效率更高.2 马云成功的三支决策案例分析与建模传统交易是一手交钱一手交货，所以支付决策只需要二支的，即：支付或不支付.但电子商务存在空间和时间距离，不能实现一手交钱一手交货，这样就存在电子商务二支支付决策的风险问题：如果客户在网上订货后立刻支付，会面临商家不发货或发货不符合要求的风险；如果客户订货后不支付，风险留给了商家，商家也不发货，完成不了交易.所以二支支付决策不适合电子商务.马云正是看到了这一点，马云所做的是帮助客户实现了三支决策，即增加了“延迟支付”.这样有效地减少了客户的交易风险，也帮助商家实现了网上销售.马云做到这一点所使用的方法，就是通常所说的做老娘舅，客户订货后首先将货款打入支付宝，支付宝收到货款后通知商家发货，客户收到货物后检查确认，通知支付宝，支付宝再将货款打给商家，完成交易.马云还建立了客户损失的先赔付制度，先赔付可能会有损失，但不良商家毕竟是少数，从概率计算获得的信誉大于损失，这样就将客户交易风险降到了最低，实现了一个成功的商业模式.可能马云当时设计商业模式时，并没有意识到他所使用的是将支付二支决策改成三支决策，但他实际实现的就是提供“延迟支付服务”，让客户从传统的支付或不支付决策，变成支付、不支付、待定支付的三支决策.对待定支付通过交易过程中提供的更多信息，最后决定是否支付.当然如果客户和商家已有充分的信任，直接支付或不支付也可以，毕竟马云提供的服务是要收份子钱的.能否通过对马云案例的分析，给出一个数学模型，以便所有的人在他们所在的专业或行业进行马云案例的复制，这是一个非常值得研究的问题.首先这是一个决策问题，在生活和工作中人人都要做决策.马云成功案例是将一个古老的二支决策，因为交易环境的改变，由原来的当面交易变成网络交易，而不再适用改成了三支决策.当二支决策改成三支决策后会多出许多工作，马云将其变成“服务”，当然提供服务不是无偿的，从中就形成了新的商业模式.如果考虑更复杂的情况，如：大数据中的数据挖掘，将原来的二支决策分类改成三支决策分类，并由计算机自动完成，这时就需要建立适当的数学模型.马云案例中的相关要素是：（1）存在一个传统的二支决策，最终决策也要求是二分的；（2）由于决策的条件、环境改变或需要决策最优化，原二支决策不再适用或非最优；（3）将二支决策改为三支决策，其中的待定部分需要进一步的信息，以便进行再决策，获得这些信息需要新方法或新服务，从中得到创新思想或创新商业模式；（4）如果一层三支决策不满足要求可进行多层三支决策，直到满足需要的最终二支决策精度.根据上述要素可给出马云案例的一个数学模型.其中U为对象论域，任何决策都存在决策的客观主体，在马云案例中为已订购的货物，论文录用案例中是投稿论文，看病诊断案例中是就诊者；A为对象的所有属性集合，人类认识事物总是通过属性进行的，如认识一个人总是通过他的相貌、性格、习惯等属性去认识，原则上说对象的属性是无限多的，在实际问题中只取用到的属性；D为决策属性，是决策中用到的所有属性，包括条件属性和它们组合决定的属性.具体的决策，总是可以等价为根据某些属性对对象归属类的划分，如马云案例中，对已定货物的交易属性进行划分，付款或不付款.对对象集刻画的精度取决于独立属性集的势，一般来说要提高分类精度就必须将更多的属性作为决策属性，即DD′；I为决策属性的映射量化值集，在马云案例中，可为交易的风险.（2）在信息系统S上存在一个传统的二支决策问题，如马云案例中的支付决策，即：3 基于三支决策的商业模式设计运用上述模型复制马云案例的商业模式设计.取3个不太相关的名词：体育官员、商业模式、三支决策.设想体育官员是某奥运主办国的组委会主席，或国际泳联主席，他或她想设计一个商业模式帮助体育赛事成功，毕竟谁都不想做赔本的买卖，方法是运用上述模型复制马云成功案例.步骤1：找一个传统的二支决策.体育比赛中有许多项目是通过打分来决定胜负的，如：花样游泳、跳水比赛、体操比赛等.裁判员给运动员A、B打分，分高者胜出，这可以看成是一个二支决策，即：{winner|A>B，loser|A步骤2：决策优化.这是寻找新商业模式的动因.裁判给出相同的分数，说明裁判无法判断A、B的胜负，这相当于三支决策中的待定决策.如果要对待定的情况进一步做出判决，就需要新的信息，马云的成功实际上就是在新信息上做了文章，那么对体育比赛的相同分，能否也可在获得新信息上产生新的商业模式呢？步骤3：运用三支决策.要对裁判打出的相同分作出进一步的决策，新信息已不能再从裁判那里来，有一个好的来源：观众，观众是体育比赛的组成部分，没有观众就没有体育比赛.观众来看体育比赛，尤其是打分类比赛，是来欣赏美的，观众也有权利对比赛做出自己的评判.所以可以在每位观众座位上安装一个打分器，当出现相同分数时，规定由观众打出的观赏分的高低决定运动员的胜负.这里对三支决策中边界域的再决策，使用的新属性量化值集是观众的打分I′={观众打分}，根据观众打分完成决策.这样做的代价：增加了打分设备.但现在的无线或有线打分设备非常普通和实用，从经济和技术上不存在什么问题.这样做的好处：（1）提高了观众的参与积极性；（2）提高门票收入；（3）给了裁判员更多的选择余地；（4）使比赛更合理，更精彩.代价和收益相比，收益远远大于代价，所以是一个可能的成功商业模式.4 货币的起源与三支决策运用马云案例来分析货币的起源及本质.商品交换的最初形式是易货交换，即：等价货物与等价货物的直接交换.例如1匹马换10头羊、1头猪换3头羊、1匹布换5个陶罐等等.但原始人类在产品交换时会碰到一个问题，当他有多余产品时却可能暂时没有他所需要的产品可交换，这时就产生了货币的需求，即：公认的等价交换物，比如羊，贵金属金、银等.首先与等价物交换，延迟易货交易，如果发现有人有他所需要的货物时，再用等价物去交换.原始货币是“公认的等价交换物”，起到的作用是延迟易货交易.从三支决策的角度看，就是将交易决策由原来的：易货交易和不易货交易的二支决策，改变成：易货交易、不易货交易、延迟易货交易的三支决策.实现延迟易货交易的方法就是使用货币，这样货币就产生了.开始货币是有真实价值的等价物，如金银，但货币的作用就是证明产品价值的凭证，既然仅仅是一种凭证，凭证本身的价值就不重要了，这样纸币就产生了.因为纸币本身没有价值，所以需要有一定的信用作为担保，如商号信用，国家信用等.网络时代的到来使货币又一次改变它的形态：存储器中的数字符号，产生了电子货币.一个亿万富翁可能一无所有，有的只是银行存储器中的1串数字，占有的空间肉眼都看不清.因此从三支决策角度看，货币的本质是延迟商品交换的等价符号，有了这样的认识，就很容易理解大量的货币的货币的本质，如：股票、期货，货币衍生品等等.作为应用来考虑债务链的问题.商品交易中经常会出现债务，所谓债务链（如图1所示）就是A欠B一百万，B欠C一百万，C欠D一百万…，有时债务链会很长，但无论债务链有多长，只要债务链是封闭的，就可以在所有相关债务方同意的情况下，一次性销账，因为货币是符号，所以仅对符号的操作可以以最小的代价解决实际问题.但往往由于信息的不畅通，相关债务方并不知道存在封闭债务链，这样就可以产生一种新服务，依靠国家信誉，进行债务链的智能检索，一旦发现存在封闭债务链，就可以通知相关债务方，如获授权，就可以及时销账，使经营正常.通常情况下，债务链是不封闭，经济危机就是由于债务链的断裂，导致企业的连锁倒闭，员工失业产生的.显然债务链智能检索系统，可以预测经济运行状态，预防经济危机的发生.5 中庸之道与三支决策中庸之道是中国传统儒家思想的精髓之一，中庸之道本质上也是一种三支决策，但和上述马云案例略有不同.马云案例中三支决策是中间过渡态，要求最终结果是二支决策，而中庸之道将三支决策中的中间部分，即边界作为最终的输出.世界充满矛盾，所以在对象的决策属性中充满相互对立的矛盾属性，如：[好，坏]，[美，丑]，[肯定，否定]，[民主，独裁]，[喜欢，不喜欢]等.将矛盾的两个对立面作为决策属性分类，可得到二支决策.如：将人分成好人和坏人，将画分成美和丑，将学生分成好学生和坏学生.中庸之道认为，世界上不存在绝对的事物，任何事物都可能同时存在矛盾对立面的两个方面，而不是只据其一，所以在做决策时，正确的方法是根据客观事实取中间部分作为决策结果，这就是中庸之道，又称中庸决策.中庸之道是一个纯社会科学理念，从来没有定量化研究过，这里我们首先给出中庸之道的一种定量数学描述方法.中庸之道决策思想可以用图2表示.其中0，1表示矛盾的两个对立面，中间区间（α，β）表示中庸决策区间，如果决策信息足够完整，则中庸决策区间可缩小为一点I0，该点即为最优决策点；在信息不够充分的情况下，中庸决策区间宽度不为0，表明决策具有一定的不确定性，但不可能是两个极端点.I为属性变量，用属性程度表示，定义：对中庸决策区间（α，β）的估值可根据具体情况由数据统计计算得到，例如：对历史人物的评价，可以列出这个人物从生到死参与的所有重要事件ei，并按重要性排列{e1，e2，…，eN}，重要性程度权重为wi∈[0，1]，i=1，2，…，N.历史学家可以根据个人的判断对他所做事的好坏度进行评分ei∈[0，1]，i=1，2，…，N，根据评分和事件的重要性程度权重，用加权统计公式（17）可计算出已知事件的好坏决策点：这样就可以对这个历史人物有一个数量上的相对客观的认识，如取（α，β）中的点I0得：3-7开或4-6开，前数表示不好的评价，后数表示好的评价.注意以前对历史人物的评价都是通过历史学家的脑袋主观进行的，现在可以用计算机进行一些辅助的工作了（如将历史人物做过的所有重要的事用计算机检索罗列出来，进行估值统计），这样可使评判更客观，这也是所讨论方法的意义.一个人只能是既有优点也有缺点，人与人之间的不同在于统计出的中庸评判区间不同，有人好事做得多一点，有人坏事做得多一点.图3是对历史人物评判的中庸决策图：中庸决策的关键是定位三支决策的边界区域，可以使用各种方法，上面介绍了加权统计法，另外还有如：模糊集的α截集逼近计算方法，粗糙集的上下近似集逼近方法等.下面举两个运用中庸三支决策的例子：例1：决策的民主化程度D与决策的合理性R之间的关系？如果要做一个决策，是发扬民主好还是独裁好？这个问题中的矛盾对立面是[绝对民主，绝对独裁].首先考虑二支决策是否是最优的，也就是要么绝对民主，要么绝对独裁，显然二支决策对获得最合理的决策不是最优的.绝对独裁不是最优的例子很多，一个人的知识是有限的，世界上不存在一个对什么都能做出正确决策的人，所以发扬民主对合理决策是必要的；绝对民主也不是最优的，因为决策有时效性，民主决策是需要花时间的，如果在有效时效内决策不能完成，那么这个决策就是无效的.例如：打仗时一架飞机飞来，看不清是敌机还是友机，如果用绝对民主的方法来决策导弹打还是不打，那么也许敌机发起攻击时还没有完成决策，所以打仗时一般由长官来判断，而不是发扬民主.通常情况下，决策的合理性和决策的民主化程度之间存在一定的模糊函数关系R=F（D），其中D和R均为模糊数，这个函数关系由决策的环境和条件决定，并存在一个中间极值区间，这个区间对应的决策民主化程度就是最合理的，如图4所示.例2：经济制度是绝对公有制好还是绝对私有制好？这个问题关系到一个国家全体人民的福祉，所以是非常重要的.公有制和私有制的选择历史上争论不休，甚至到今天也没有结论.这里用中庸三支决策的方法来分析这个问题.该问题中的矛盾对立面是[绝对私有制，绝对公有制]，首先来看看历史和现实中存在过的经济制度.美国是绝对私有制吗？不是，美国的原子弹也是公有的，如果原子弹也私有化那世界就离毁灭不远了.苏联是绝对公有制吗？也不是，至少个人的衣物是私有的.所以到目前为止，世界上存在的经济制度都不是绝对的公有制或绝对的私有制.这样就产生了一个经济制度中公有制成份和私有制成份比例为多少时是最优的问题？这个比例只能取决于当时国家的经济发展水平、生产力水平、人民的文明程度、自然资源情况等一系列主客观因素，这些因素决定了怎样的公有制成份比例是最优的.邓小平对中国的最大贡献就是他让中国选择了走中国特色的社会主义道路，也就是混合经济的道路.图5说明了中国特色的社会主义制度中的所有制的比例关系.中国改革开放的成功使许多国家都希望向中国学习，也就是所谓的北京共识或北京模式，但如果从中庸之道看，北京共识的精髓恰恰是“不要照搬任何固有模式”，每个国家都有自己的条件和环境，只有根据自己的条件和环境决定自己的路才是最优的选择，这才是中国经验.运用中庸之道做决策的例子很多，从以上例子可以看到，中华文明中的精髓不但过去有用，今天也有用，只是需要赋予新的内涵、新的解释.6 总结电子商务中马云的成功案例，货币的起源和本质，儒家哲学思想中的“中庸之道”这3个原本风马牛不相及的事却在三支决策中联系了起来，它们都是将同一种方法运用到不同方面得到的结果.从这里可以清楚地看到，三支决策方法是人类处理不确定性问题时经常采用的有效方法，研究三支决策理论及应用具有重要的意义.人类以往运用三支决策是不自觉的自发式的，一旦有了三支决策理论的指导就可以自觉地使用它，为人类创造出更多的合理的商业模式和人工智能方法.参考文献：[1] YAO Y Y，WONG S K M，Lingras P A.A decision theoretic rough set model：Proceedings of the 5th International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems[C].New York：North-Holland，1990.[2] YAO Y Y.Three-way decision：An interpretation of rules in rough set theory：Proceedings of the 4th International Conference on Rough Sets and Knowledge Technology[C].Berlin-Verlag：Springer，2009.。
不完备信息系统的三支决策模型研究
研究价值
本研究的价值在于为实际应用中面临的决策问题提供 了一种新的解决方案。具体来说，三支决策模型可以 应用于各种不完备信息系统中，如医疗、金融、供应 链等领域。通过对不完全的信息进行决策，该模型可 以为这些领域的实际问题提供更加准确和可靠的解决 方案，具有重要的理论和实践价值。
02
不完备信息系统概述
《不完备信息系统的三支决策模型 研究》
2023-10-26
目 录
• 引言 • 不完备信息系统概述 • 三支决策模型概述 • 不完备信息系统的三支决策模型构建 • 不完备信息系统的三支决策模型应用案例 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
研究背景
随着信息时代的到来，人们面临着大量的信息和数据，如何有效地处理和利用这些信息成为了一个重要的问题 。不完备信息系统是一种常见的信息系统，它包含了不完整、不确定和模糊的信息，这使得传统的决策方法无 法完全适用。因此，需要研究新的决策模型来处理不完备信息系统中的决策问题。
研究展望
研究方向1
研究方向2
研究方向3
进一步深入研究三支决策模型 在不同类型的不完备信息系统 中的应用效果，拓展其应用范 围。
结合其他先进的技术和方法， 如深度学习、强化学习等，优 化和完善三支决策模型，提高 其分类和预测性能。
针对不完备信息系统中存在的 不确定性和不完全性问题，研 究更加有效和准确的解决方案 ，并将其应用于实际场景中。
三支决策模型是一种基于不完备信息系统进 行决策的方法，它通过将不确定问题划分为 三个决策区域，分别是拒绝、待定和接受， 以达到决策的目的。
三支决策模型的分类
根据决策依据的不同，三支决策模型可以分 为基于概率的三支决策模型和基于证据的三
动态三支决策研究综述及展望
1740 引言三支决策(Three-way Decisions,3WD)是姚一豫教授提出的一种分析和解决复杂决策问题的理论[1]。
其主要思想是“三分而治”和“化繁为简”,将整体分为三个独立的部分,根据收集到的信息对不同的部分采用不同的处理策略[2]。
目前,基于时间和空间两个维度,三支决策的研究可以分为静态三支决策和动态三支决策。
静态三支决策只进行一次三支决策;动态三支决策实施多阶段的三支决策,进而做出最终决策。
结合实际决策背景,如何在动态决策信息系统下建立动态三支决策模型,提高决策效率、降低决策代价是当前的热点问题。
学者们提出了序贯三支决策[3]、多粒度三支决策[4]、多分类三支决策[5]等动态三支决策模型。
在实际决策时,人们往往会随着所获信息的更替而不断改变决策方案。
尤其是在大数据时代,人们需要在尽可能短的时间内快速决策。
因此,系统地研究动态三支决策的理论、模型和应用有重要的意义。
本文对动态三支决策的基本理论、研究现状和相关应用进行综述,总结和展望其未来研究方向。
1 三支决策基本理论作为二支决策的拓展,三支决策考虑到不确定因素,引入了延迟决策。
经典三支决策模型[6]是基于贝叶斯理论进行的决策,具体描述如下:设状态空间{,}X X Θ=⌝表示对象 x 的两种不同状态,动作集合{,,}P B N A a a a =表示对 x 进行决策采取的三种不同行为,P a ,B a ,N a 分别表示对象 x 属于、不一定属于和不属于集合X 的行为。
决策时相应的损失代价函数如表１所示。
其中,PP λ,BP λ,NP λ分别表示 x 属于X 而采取行为P a ,B a ,N a 时的损失,PN λ,BN λ,NN λ分别表示 x 不属于 X 而采取行为P a ,B a ,N a 时的损失。
Pr(|[])X x 是条件概率,对于 x 来说,采取一个决策行为时的期望代价为:(|[])Pr(|[])Pr(|[])(|[])Pr(|[])Pr(|[])(|[])Pr(|[])Pr(|[])P PP PN B BP BN N NP NN R a x X x X x R a x X x X x R a x X x X x λλλλλλ=+⌝⎧⎪=+⌝⎨⎪=+⌝⎩。
多粒度三支决策研究进展
多粒度三支决策研究进展
钱进;郑明晨;周川鹏;刘财辉;岳晓冬
【期刊名称】《数据采集与处理》
【年(卷),期】2024(39)2
【摘要】多粒度三支决策利用三支决策理论,从多视角、多层次对复杂问题进行数据分析与处理,逐渐成为一种高效、可靠的智能决策方法。
本文对多粒度三支决策的研究工作进行综述,主要介绍了多粒度融合策略、多视角三支决策和多层次三支决策,以及从定性和定量两个角度探讨了多粒度三支决策,讨论了不同多粒度三支决策模型之间的关系,并指出了多粒度三支决策研究中存在的若干问题,为该领域的深入研究提供参考。
【总页数】15页(P361-375)
【作者】钱进;郑明晨;周川鹏;刘财辉;岳晓冬
【作者单位】华东交通大学软件学院;赣南师范大学数学与计算机学院;上海大学未来技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.不完备邻域多粒度决策理论粗糙集与三支决策
2.集对优势关系下多粒度决策粗糙集的可变三支决策模型
3.基于异常粒度及三支决策理论的城市轨道交通道岔整治
智能决策系统4.深度置信网络的代价敏感多粒度三支决策模型研究5.多粒度层次序贯三支决策模型研究
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面向人机协作的三支行为决策
04
面向人机协作的决策算法
基于强化学习的决策算法
要点一
总结词
强化学习是一种通过智能体与环境交互来学习最优行为 的机器学习方法。在面向人机协作的决策算法中，强化 学习可以用于让机器学习在特定环境下做出最优决策， 同时考虑人机协作的特性。
要点二
详细描述
强化学习通过智能体在环境中执行动作并获得奖励或惩 罚来学习最优行为。在面向人机协作的决策算法中，强 化学习可以用于让机器学习在特定环境下做出最优决策 ，同时考虑人机协作的特性。这包括如何将人的因素纳 入到强化学习模型中，如人的意图、任务理解、情感等 ，以及如何将机器学习的结果反馈给人，以实现更好的 人机协作。
研究内容
本研究旨在研究面向人机协作的三支行为决 策方法，包括人机冲突识别与分类、备选方 案生成与评估、风险与效益分析等方面。同 时，本研究将通过实验验证所提出方法的可 行性和有效性。
研究方法
本研究将采用理论分析、实证研究等方法进 行研究。首先，通过对人机协作过程中的冲 突类型和成因进行分析，对人机冲突进行分 类和建模。其次，基于三支行为决策模型， 提出面向人机协作的备选方案生成与评估方 法，并分析风险与效益。最后，通过实验验
证所提出方法的可行性和有效性。
02
三支行为决策模型
基于规则的决策
确定性
基于预先设定的规则和条件，决策过程是 确定性的。
简单性
对于简单的任务，决策规则容易制定和执 行。
灵活性
对于复杂的任务，难以制定全面的规则， 且难以应对新情况。
基于学习的决策
数据驱动
通过大量的数据学习，决策过程更加数据驱动 。
05
人机协作的决策应用场景
工业制造领域
总结词
三支决策及其相关理论研究综述
三支决策及其相关理论研究综述摘要：三支决策、粗糙集、集对分析以及模式识别理论都是处理模糊和不确定性知识的有效理论。
分析三支决策与粗糙集、集对分析、模式识别的相似和想通之处，并将它们相互渗透,为今后三支决策理论的进一步发展和完善奠定理论基础。
关键词：三支决策；粗糙集；集对分析；模式识别；不确定性三支决策理论是姚一豫等人在粗糙集[1]和决策粗糙集[2]基础上提出的新的决策理论。
2012年10月召开的中国粗糙集与软计算会议上，姚一豫教授系统地介绍了三支决策理论的背景、框架、模型及应用。
“三支决策理论与应用”[3]标志着三支决策由粗糙集的三个区间的语义解释逐步发展为在一种不确定或不完整信息条件下的决策理论。
许多学者研究和拓展了三支决策理论，并将其应用于多个学科领域。
2013年在漳州举办的中国rough集与软计算学术会议上还专门开设了三支决策讨论班，来自各地的专家学者讨论了三支决策的研究新进展及其未来的发展方向。
三支决策用接受、拒绝和不承诺表示决策的三种类型。
与此理论研究的不确定信息的处理相关的理论还有诞生于20世纪20年代、在60年代初迅速发展成一门学科的模式识别理论[4]和1989年我国学者赵克勤首次提出的集对分析理论[5]。
模式识别过程是从样本空间到类别空间的一个映射过程，也就是将观察目标与已有模式相比较、配准，判断其类属的过程。
集对分析是以集对及其联系度的基本概念，刻画和研究系统中广泛存在着的确定性与不确定性及其转化规律的一种系统分析技术。
本文针对三支决策、粗糙集、集对分析、模式识别4种理论的基本思想、对确定性和不确定性的处理、已有的研究方向、应用领域几个方面进行综述，总结和展望三支决策理论与其他理论可以相互借鉴、相互渗透的地方。
1 基本思想1.1 粗糙集三支决策最初的提出是为了对粗糙集的3个区间给出一个合理的语义解释。
因此首先介绍粗糙集的基本思想。
给定一个知识库K=(U,R)，其中R为U上的一个等价关系。
三支直觉模糊决策方法及在人机任务分配中的应用研究
三支直觉模糊决策方法及在人机任务分配中的应用研究一、内容概要本文针对当前人工智能领域中，直觉模糊决策方法在人机任务分配中的不足，提出了一种基于三支直觉模糊集的决策方法。
该方法结合了直觉模糊集理论、多属性决策理论和群体智慧，旨在提高人机任务分配的效率和准确性。
本文首先介绍了直觉模糊集的基本概念和运算规则，然后构建了基于三支直觉模糊集的任务分配模型。
该模型通过引入三个决策等级：肯定、不确定和否定，能够更加灵活地处理任务分配过程中的模糊性和不确定性。
本文提出了基于三支直觉模糊集的决策算法，并通过仿真实验验证了算法的有效性。
本文还探讨了如何将三支直觉模糊决策方法应用于实际场景中，例如无人机编队任务分配、机器人控制等。
通过与现有方法的比较，本文提出的方法在多个评价指标上表现出更好的性能。
本文总结了研究成果，并指出了未来研究的方向。
本文提出了一种基于三支直觉模糊集的人机任务分配方法，该方法能够有效地处理任务分配过程中的模糊性和不确定性，提高决策效率和质量。
1. 研究背景与意义随着科技的飞速发展，人工智能和机器学习已经逐渐渗透到我们生活的方方面面。
在这个过程中，人机交互变得越来越重要，而其中的人机任务分配问题也成为了研究的热点。
在复杂多变的环境中，如何有效地进行人机任务分配，仍然是一个具有挑战性的问题。
传统的任务分配方法往往依赖于明确的规则和逻辑，但在实际应用中，许多情况下环境是不确定的，难以建立精确的模型。
研究者们开始探索更加灵活、适应性强且能够处理模糊信息的决策方法。
本文将介绍三种直觉模糊决策方法，并探讨它们在人机任务分配中的应用。
直觉模糊集理论是一种处理模糊信息的有效工具，它允许我们在不完全信息下做出决策。
本文将首先介绍直觉模糊集的基本概念，然后提出一种基于直觉模糊集的决策方法。
这种方法通过考虑任务的重要性和紧迫性，以及执行该任务的难度和风险，来生成一个综合指标，以实现更加合理的人机任务分配。
另一种直觉模糊决策方法是基于直觉模糊推理的。
自动三支决策聚类研究及拓展
50 自动三支决策聚类研究及拓展姚家旸 刘 畅 李健行在本文中，定义了两个新的聚类有效性指数，通过组合类内紧凑性和考虑近邻的类间分离来确定聚类的数量。
本文的紧凑性度量不仅考虑了对象与类中心之间的距离，还考虑了类中对象的数量和类中对象的分布，可以更好地测量类中对象的紧凑性。
分离度量考虑了对象和近邻的分布以及类中对象的数量，它们可以测量类之间的分离。
本文还分析了类中对象的形成，并研究了传统聚类算法中对象的局限性，这种算法只能属于唯一类。
通过三个决策思想，进一步区分三支决策思想对类中的对象，得到丰富而有针对性的信息。
因此，本文提出了一种自动三分支决策聚类方法。
1 引言传统的聚类算法是二支决策聚类的结果，即对象属于某一类或不属于某一类，不能很好地处理具有不确定场景的聚类任务，如社交网络、生物信息处理和投资管理。
这三个决策是近年来提出的一种基于人类认知的决策模型。
主要思想是将整体划分为三个部分，并对未使用的部分采用不同的策略和方法。
这三种决策思路为不确定性聚类提供了新的思路和策略。
为此，我们在聚类分析中引入了三种决策思想，并提出了三种决策聚类方法来处理具有不确定情景的聚类任务。
实际上，二支决策聚类是三分支聚类的特例。
三个决策集群中的对象和类之间的关系不再属于该类，或者不属于该类，但是确定一个对象是否属于一个类。
2 自动三支决策聚类算法描述 对象和类之间的关系考察对象x 和类C，C x Ï,X j ∈Neigq(X)。
其中对象x 和类C，存在如下关系：（1）如果，X j ∈C 那么X∈C M;（2）如果，C x jÏ那么X∈C R。
在聚类分析中，我们可以从两个方面考虑一个类的组成：一方面，考虑类和类之间的关系，如果类中的对象只与一个类紧密相关，则对象是确定属于这个类，属于L 类域：如果一个对象和多个类之间的关系在一定程度上紧密，那么这个对象可能同时属于这些类，是类中的一个非典型对象，并且应该同时属于类中的M 域。
理论研究和经验研究在社会科学领域的发展现状分析
理论研究和经验研究在社会科学领域的发展现状分析社会科学领域是人类社会的研究领域，涵盖了众多学科，如社会学、心理学、经济学、政治学等。
在社会科学领域的研究中，理论研究和经验研究是两种不同但相辅相成的研究方法。
本文将分析理论研究和经验研究在社会科学领域的发展现状，并探讨两者的优势和不足之处。
一、理论研究的发展现状理论研究是社会科学领域的重要组成部分，它依托于理论框架和概念模型来分析和解释社会现象。
理论研究通过逻辑推理和理论观察，构建起一套完整的解释体系，为社会科学提供了理论基础和研究思路。
目前，社会科学领域的理论研究呈现出以下几个特点：1. 理论多元化：社会科学的发展推动了理论的不断进步与演化。
逐渐出现了不同学派和理论观点的竞争与交流，如结构功能主义、社会交换理论、制度主义等，这些不同的理论观点为社会科学的发展提供了多元的思路和研究途径。
2. 追求理论的一致性和解释力：当前社会科学领域更加注重对社会现象的深入理解和解释。
研究者们致力于构建更加一致且有解释力的理论框架，通过对社会现象的进行抽象和归纳，提供更为准确的解释和预测。
3. 理论和实证的结合：理论研究与经验研究之间的联系日益加强。
理论框架为经验研究提供了指导和解释的依据，而经验研究则为理论提供了实证支撑。
这种理论与实证的结合有助于增进社会科学的可靠性和可解释性。
二、经验研究的发展现状经验研究是社会科学领域的另一种重要研究方法，通过收集和分析实际数据来验证或推翻理论假设，以实证结果为基础，从而为理论建设提供实证支持。
目前，社会科学领域的经验研究呈现出以下几个特点：1. 大数据和信息技术的应用：随着信息技术的迅猛发展和数据获取手段的不断完善，经验研究在社会科学领域得到了极大的推动。
大数据的应用使研究者可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息，从而对社会现象进行更加深入的分析和理解。
2. 实验设计和统计分析的进步：在经验研究中，实验设计和统计分析方法的进步使研究者能够更加准确地判断因果关系和推断统计显著性。
三支决策——基于管理研究视角
（1.西南交通大学经济管理学院，四川成都610031 ；2.重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室，重庆400065）
摘要：从三支决策管理视角出发 ，介绍了三支决策的哲学与管理思想；分析了三支决策 TAO模型的3个重要问题;讨论了效用三支决策和行为三支决策模型；探讨了动态决策 环境下的序贯三支决策模型与方法。最后，给出了基于管理视角下三支决策未来的发展 方向。 关键词：三支决策；粒计算;效用三支决策;行为三支决策;动态三支决策 中图分类号:TP18 DOI：10.16152/j. cnki. xdxbzo. 2021-04-002 开放科学（资源服务）标识码（OSID）:
策环境下，当损失函数为不同不确定性数学测度 时，相应三支决策阈值的求解方法*°10+;张楠等将 效用函数替换损失函数，提出一种效用三支决策 模型*11 +； La等将前景理论引入到三支决策中,提 出一种前景三支群决策方法*12+ & Liang等探讨了 基于后悔理论的风险区间值三支决策模型，并进 一步考虑了区间二型模糊环境下的行为三支决策 模型［13-14］& Wang等给出了一系列基于前景理 论、累积前景理论和后悔理论的三支决策扩展模 型［15-17］& Lang等考虑了三支决策冲突问题，并建 立了相应的数学模型*18+& Sun等探讨了双论域 下的多属性三支决策冲突问题*19+&对于后者， Zhou 和 Lou 分别讨论了基于贝叶斯理论和 Logo-
三支概念分析研究现状与展望
ＦＣＡ的数据 基 础 是 一 个 形 式 背 景 （Ｇ，Ｍ，Ｉ）， 其中，Ｇ是对象集，Ｍ是属性集，Ｉ是 Ｇ与 Ｍ之间的 二元关系。若对象 ｇ∈ Ｇ具有属性 ｍ∈ Ｍ，则记为 ｇＩｍ。
甚至是精致的头脑体操”。但是，他同时也指出， “该理论 与 周 围 事 物 的 联 系 越 来 越 弱，可 能 会 导 致该理论或其中一部分变得越来越孤立。”
为解决格论数学味太浓、过于抽象、难以应用 的问题，并推动格论研究者与应用者之间的联系， Ｗｉｌｌｅ提出了重建格论的想法，给出了一个可理解 的格的实际例子：哲学中“概念”的形式化描述以 及所形成 的 格 结 构。 他 将 其 命 名 为 “形 式 概 念 ” 与“概念格”，后逐步发展 成 为 形 式 概 念 分 析 理 论。
本文对有关三支概念分析的文献进行梳理，
并对其今后的研究方向进行了探讨。
１ 形式概念分析理论
本节主要从 ＦＣＡ理论的发展过程、研究内容 及研究现状等角度介绍 ＦＣＡ理论。 １．１ ＦＣＡ理论的产生
２０世纪 ７０年代时期，格论已经发展相当完 善。德国数学家 Ｗｉｌｌｅ曾指出［１］，格论“在理论概 念、结论和发展等方面有丰富的成果，其中有一些
Ｒｅｖｉｅｗ ａｎｄｏｕｔｌｏｏｋｓｏｆＴｈｒｅｅｗａｙｃｏｎｃｅｐｔａｎａｌｙｓｉｓ
ＷＥＩＬｉｎｇ１，３，ＧＡＯＬｅ１，３，ＱＩＪｉａｎｊｕｎ２，３
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ′ａｎ７１０１２７，Ｃｈｉｎａ； ２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ′ａｎ７１００７１，Ｃｈｉｎａ； ３．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｎｃｅｐｔｓ，ＣｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ′ａｎ７１０１２７，Ｃｈｉｎａ）
概念格与三支决策及其研究展望
ｌ ａ ｔ ｔ ｉ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ — ｗａ ｙ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ａ ｓ ｂ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ａ ｌ ｏ ｔ ｏ ｆ ｎ ｅ ｗ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ，ｉ ｄ ｅ ａ ｓ ａ ｎ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｍａ ｉ ｎ ｌ ｙ ｄ ｉ ｓ －
中图分 类号 ： Ｔ Ｐ １ ８
Ｃｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｌ ａ ｔ ｔ ｉ ｃ ｅ，ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ － ｗａ ｙ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｎｄ ｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｕ ｔ ｌ ｏ ｏ ｋ ｓ Ｌ Ｉ Ｊ ｉ ｎ ｈ ａ ｉ ．ＤＥ ＮＧ Ｓ ｈ ｕ ｏ
【 数学 ・ 形式概念分 析理论 专题研 究】
概 念 格 与 三 支 决 策及 其研 究展 望
李金 海 ， 邓
（ １ ． 昆明理 工大学 数据科 学研究 中心 ， 云南 昆明
硕
６ ５ ０ ５ ０ ０ ）
６ ５ ０ ５ ０ ０ ； ２ ． 昆 明理工大学 理学 院， 云南 昆明
摘要 ： 概 念格 是 形式概 念 分析理 论 中的核 心数 据分 析 工具 ， 三 支决策是 三分 而 治思想 的理 论化、 方 法化 与 策略化 ， 两者 的结合 已带来诸 多新 问题 、 新 思 想与 新 方 法。文 中着 重论 述
三支决策及其相关理论研究综述
三支决策及其相关理论研究综述刘保相;李言;孙杰【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2014(33)12【摘要】Three-way decisions , rough set , set pair analysis and pattern recognition theories are effective theory to deal with fuzzy and uncertainty of knowledge . This paper analyzes the similarity of three-way decisions with pattern recognition , rough set and set pair analysis , and fuses them . It is a further development and perfection of three-way decisions theory .%三支决策、粗糙集、集对分析以及模式识别理论都是处理模糊和不确定性知识的有效理论。
分析三支决策与粗糙集、集对分析、模式识别的相似和想通之处，并将它们相互渗透，为今后三支决策理论的进一步发展和完善奠定理论基础。
【总页数】3页(P1-3)【作者】刘保相;李言;孙杰【作者单位】河北联合大学研究生学院，河北唐山 063000;河北联合大学研究生学院，河北唐山 063000;河北联合大学研究生学院，河北唐山 063000【正文语种】中文【中图分类】TP182【相关文献】1.企业培训的相关理论研究综述 [J], 邓超;杨雪梅;叶杨成2.Gross情绪调节理论及相关实验研究综述 [J], 王春梅3.国外共享经济相关理论研究综述 [J], 刘若涵4.金融发展相关理论研究综述 [J], 王韦程5.关于马克思劳动范畴相关理论的研究综述 [J], 杜唐建因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
扩展的三支决策理论
扩展的三支决策理论王玲玲;吕王勇【期刊名称】《四川师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(040)002【摘要】三支决策理论只能将决策对象划分到接受域、拒绝域和边界域3类,不能处理把决策对象划分为更多类的情况,因此,立足于传统的三支决策理论,对其进行推广,提出扩展的三支决策理论,结合贝叶斯理论,以决策的平均损失最小为原则,给出扩展的三支决策理论详细推导过程,使经典的三支决策理论成为特例.%In the traditional three-way decision theory,the objects can only be divided into 3 regions:acceptance,rejection or deferment.Therefore the theory can not be applied when the objects must be divided into more than 3 regions.In this paper,an extended theory is proposed,in which,combining the Bayes theory,taking the average minimum loss criterion as principle,the detailed derivation of the extended theory is presented so that the classic three-way dicision theory becomes a special case.【总页数】5页(P262-266)【作者】王玲玲;吕王勇【作者单位】四川师范大学数学与软件科学学院,四川成都610066;四川师范大学数学与软件科学学院,四川成都610066;可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室,四川成都610066【正文语种】中文【中图分类】TP181【相关文献】1.三支决策理论及应用 [J], 殷业;柯德营;刘传勇2.不完备邻域多粒度决策理论粗糙集与三支决策 [J], 刘丹;徐立新;李敬伟3.三支决策理论教育游戏设计应用研究——以教育游戏《保卫星球》为例 [J], 郑征; 于延4.基于异常粒度及三支决策理论的城市轨道交通道岔整治智能决策系统 [J], 文豪;杨斌5.三支决策理论的扩展与仿真实验 [J], 王玲玲;吕王勇;高艳萍;蔡林芝因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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序贯三支决策理论研究现状与展望
作者：魏茗
来源：《计算机应用文摘》2022年第24期
关键词：序贯三支决策；多粒度结构；决策代价
1引言
三支决策是解决不确定性问题的粒计算方法，其主要思想是三分而治，即将整体分为3个部分并采取不同的决策行为处理这3个部分。
与二支决策不同，三支决策在接受决策和拒绝决策外加入延迟决策。
将研究对象划分到正域、负域和边界域中，对这三个域中的对象分别采取接受、拒绝、延迟决策。
对于无法被划分至正域或负域的对象，将其划分至边界域采取延迟决策。
延迟决策是为了进一步做出准确的决策，它需要依据更多、更有力的信息来进行下一步决策。
姚一豫教授在粒计算理论基础研究上首次提出了序贯三支决策，构建了多层次的粒度结构，粒度层由低到高，粒度由粗到细。
这种动态的决策思维方式能够很好地体现出人们在处理现实问题时所采取的循序渐进的科学的决策过程。
例如，在医学诊断中，进行初步检查后由于信息不足无法判断病人的患病情况时，我们将其划分到边界域中，待引入新的检测方法后对患者逐步检查，最终诊断出患者病情并提供相应的治疗方案。
序贯三支决策的多粒度结构适用于处理动态的、复杂的、不确定性的问题，如今广泛应用于人脸识别、情感分析、医疗诊断等领域。
2序贯三支决策模型理论基础
序贯三支决策采用多层次，多阶段的思想处理问题。
对象认识的粒度由粗变细，逐渐做出准确的决策。
在多粒度结构中的某一个粒度层，在序贯三支决策中，被划分至边界域的对象，由于支撑决策的证据不足，我们采取延迟决策，并把上一层的边界域作为下一层的处理对象，继续采用三支决策进行划分，这样在多个阶段的划分中边界域的对象被逐步划分到正域或负域。
杨新等在此基础上提出了更加广义的动态三支决策框架，对每一粒度层处理对象给出了7种不同的选择情况。
具体定义如下：
3序贯三支决策模型的研究现状
目前，已有许多关于序贯三支决策理论方面的研究。
在原有三支决策的研究成果基础上，Yao等从多粒度的角度出发，首次构造了序贯三支决策这种动态的三支决策模型，给出了序贯三支决策的具体算法，分析得出相较于二支决策而言，序贯三支决策方法可能具有更小的决策结果代价。
基于此众多研究工作者针对序贯三支决策开展了大量的研究。
传统的序贯三支决策
将上一层的边界域作为下一层的处理对象，杨新等基于多选择处理对象、多粒度层次和多样化代价结构提出了一种广义的序贯三支决策方法，给出了每一个粒度层处理对象的7种选择情况，得到了一种更加广义的动态三支决策框架，适用范围更广。
Yang等系统地研究了基于概率粗糙集的序贯三支决策框架，针对复杂问题的求解，提出了一种序贯三支决策多级增量模型，并计算了粒度转换和处理的决策过程代价，利用多级增量算法达到降低决策代价的目的。
但Yang等未考虑属性冗余问题，为了消除属性冗余与属性不相关问题对总决策代价的影响，邢颖等首次在序贯三支决策模型研究中加入属性约简的步骤，以代价敏感的视角来实现序贯三支决策的改进。
杨新等试图将基于数据和基于模型的两种粒度构造方法进行融合，形成具有时空特性的多层粒结构并实现序贯三支决策，用以平衡误分类代价与训练代价。
Li等分析并研究了序贯三支决策的决策代价及其变化情况，从低粒度层到高粒度层，决策代价不断降低，研究出代价敏感的序贯三支决策方法。
基于优化策略，方宇等利用不同层次的代价矩阵来构建代价函数，在粒度由粗变细的过程中，决策过程代价和决策结果代价不断变化，通过控制一种代价的上限，同时使另一种代价最小化，从而平衡总决策代价。
4序贯三支决策模型的应用
随着序贯三支决策理论的不断丰富，诸多学者将序贯三支决策应用于其他领域中，该理论已在文本情感分析、多分类和属性约简等方面得到了广泛应用，并取得了不错的进展。
为了克服文本情感分析的代价不平衡性的问题，范琴等把序贯三支决策的基本思想应用到文本情感分析中，基于文本数据粒化建立多粒度的序贯三支决策文本情感分析模型，强调误分类代价和学习代价。
Li等用序贯三支决策解决神经网络中代价敏感面部识别问题，在人脸识别误差代价不均衡和缺乏高质量人脸图像信息的情況下，利用序贯j支决策模拟了人的决策逻辑，以寻求一种分类代价最小的决策。
亓慧等将领域粗糙集、领域决策错误率与序贯三支决策相结合，构建出合理的属性子空间，定义了一种新的基于领域决策的序贯三支分类方法，借助领域决策错误率压缩属性空间，以此提高分类精度。
在样本标记稀缺的情况下，陈洪研究了基于卷积神经网络的主动序贯三支决策模型代价敏感人脸识别问题，提出动态边界域思想，使得信息量增加的同时延迟决策代价也随之动态变化，大大提高了边界域划分的速度。
传统的序贯三支决策不能有效处理连续值，针对这个问题，序贯三支决策中的代价参数缺少自适应性，基于此，庞国弘参考机器学习的思想，利用惩罚函数制定三支决策过程中代价参数变化的惩罚规则，决策阈值会随着代价参数的变化而呈现一系列有规律的变化，按照这种规律利用贝叶斯最小风险决策理论优化序贯三支分类模型。
5结论与展望
序贯三支决策是一种动态决策的典型方法，它很好地模拟了人类决策的逻辑，具有广阔的前景，但它仍面临部分无法回避的问题。
目前的应用研究中，主要是将其他领域与传统序贯三支决策相结合，即把上一层的边界域作为下一层的研究对象，而对于另外6种情况的选择较少。
阈值的选取是三支决策研究的重要内容，而序贯三支决策这种多粒度的结构，使得每一个
粒度层的阈值都不相同，阈值选取更为复杂，文献给出了几种阈值确定方法但各有优劣，因此对于每一个粒度层阈值的选取和计算有待进一步研究。
虽然，目前关于序贯三支决策模型决策代价的研究已经有许多，文献都对减小序贯决策代价做出了贡献。
因此，对象的选择、阈值的确定以及决策代价的平衡等问题，有待进一步研究。