本文探讨了结合粗糙集理论与遗传算法在MATLAB环境下的应用，并通过具体案例展示了该方法对复杂数据分析的有效性。
决策在管理活动中普遍存在,它是为解决当前或未来可能发生的问题而选择最佳方案的过程，并且是管理活动的核心。群体决策会产生大量的数据，这些数据通常是非精确的非量化值。传统的群体决策往往依赖于决策者的经验来确定结果，这降低了决策效率和质量。由于参与群体决策的人数不止一个，因此会产生大量影响决策的数据因素。
本段落融合了粗糙集理论与遗传算法理论的优点。粗糙集理论擅长处理不精确的知识，并通过该理论对数据进行预处理，以挖掘出隐藏在大规模数据中的模式信息；而利用遗传算法则可以实现属性约简并生成判别库，从而提高决策质量。基于此，本段落提出了一种结合了上述两种方法的群体决策模型来解决选择最优决策结果的问题。
该模型的基本思路如下：首先进行群体决策以产生原始数据；接着使用粗糙集理论对产生的信息做离散化处理；然后利用遗传算法简化评价指标，并提取出主要影响因素即判别规则。最后，根据这些规则结合实际情况作出及时且高效的决定。在实际应用中，在开始阶段先通过群体决策诊断问题并生成初始数据，随后进行相应的预处理和分析得到明确的问题定义；接下来针对该问题再次使用同样的方法讨论解决方案并得出具体的方案建议；最后从多个备选方案中选择最优的一个，并根据最终的判别规则结合实际情况作出高效决定。至此完成整个群体决策过程。
本段落的主要研究内容如下：1. 将粗糙集理论与遗传算法应用于每个阶段，构建了一个基于这两种技术集成的群体决策模型。2. 使用粗糙集方法对产生的信息进行预处理并提出了四种特征提取方案用于识别重要决策因素。3. 应用遗传算法来简化属性以优化群体决策过程中的计算效率和准确性。4. 通过一个具体的案例研究验证了所提出的模型的有效性，该案例涉及某公司在信息化建设过程中的一次群体决策活动。
5星
