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作者：张嘉辉;张超;李德玉;庞继芳;
单位：山西大学计算机与信息技术学院;计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学);
摘要：本文针对传统的三支决策方法面临的三个关键挑战进行了深入研究。首先，传统方法需要明确定义主观阈值，这限制了其在不同场景下的适用性。其次，传统方法在信息融合方面缺乏强解释性，难以提供清晰的决策依据。因此，本文利用复模糊集构建可调多粒度复模糊信息系统，并结合基于决策的三支决策方法客观获取分类阈值，构造了可调多粒度复模糊概率粗糙集。最后，决策者常常受制于有限理性，这在实际决策中不可避免。基于此，本文在行为决策理论下，将决策者在决策过程中心理因素对结果的影响展现出来。综上所述，本文提出了一种基于复模糊集和后悔理论的多粒度三支决策模型，旨在解决复杂多属性群决策问题。进一步地，本文利用共享单车租赁数据集进行了详细的实验分析，验证了该模型在求解复模糊环境下蕴含决策风险和有限理性的决策问题时的可行性和有效性。同时，在容错能力和专家经验所发挥的效能上，都获得了较大提升。
关键词：决策智能;;行为决策;;多粒度;;智能交通系统
基金资助：国家自然科学基金（62272284;62006148;62072294;61972238）;; 山西省科技创新青年人才团队项目（202204051001015）;; 山西省高等学校青年科研人员培育计划;; 山西省高等学校优秀成果培育项目（2019SK036）
