近日，由商学院刘久兵副教授和数学与计算机学院郝志峰教授合作在人工智能与模糊系统领域顶级期刊《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》（简称IEEE TFS，中科院一区TOP期刊，影响因子为11.9）上发表了题为“Models and Algorithms for Optimizing Thresholds in Fuzzy Representation-Based Three-Way Decision”的研究论文。商学院刘久兵副教授为本成果第一作者，数学与计算机学院郝志峰教授为通讯作者，其他合作者有硕士生黄树添、西南交通大学李天瑞教授、汕头大学梁强教授和南京大学李华雄教授。该论文得到国家自然科学基金青年项目（编号：62106135）和广东省自然科学基金面上项目（编号：2023A1515011390）资助。
论文简介：
在前期研究工作基础上，论文提出了基于优化表示的经典决策粗糙集单一等价标准模型和基于惩罚机制的近似优化模型，同时理论上证明了近似优化模型的良好性质且研究发现：当迭代次数k→+∞, 所构造的近似优化模型收敛于经典决策粗糙集单一等价标准模型。这个结论为采用所设计的基于惩罚机制粒子群优化算法找到模型近似最优解提供了理论保证。在此基础上，采用所设计的算法在线性和非线性单一等价模型上分别进行1000次实验并与最新两种方法进行比较分析，参见Fig 1和Fig 2。实验比较分析结果表明：所提出的模型与算法能有效解决现有方法存在“基于局部最优的阈值”、“易受初始点影响”、“甚至无法找到模型近似最优解或精确最优解”问题。
为了提高所提出模型和算法的普适性，我们将语言直觉模糊数引入决策粗糙集损失函数中，建立具有多种语言直觉模糊数排序方法的语言直觉模糊决策粗糙集单一等价模型，理论上证明了所构建模型最优解的存在性和唯一性。继而采用所设计的算法对所构建的四种复杂非线性优化模型分别进行大量实验，实验结果进一步表明所设计的模型与算法能有效解决上述三个问题。我们继续采用所设计的算法来优化工程领域中的五个复杂非线性优化模型例子，并与现有最新三种方法进行实验比较分析，实验结果再次表明算法能有效解决上述三个问题外，还具有收敛速度快、能找到更高质量的近似最优解等优势。
期刊简介：
《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》期刊当前影响因子为11.9，致力于发表模糊数学、控制论、人工智能、决策分析等领域具有重要理论意义和应用价值的研究成果。发表论文内容涉及数学、智能计算、工程应用及与运筹管理等交叉领域，是模糊数学、控制领域的国际顶级期刊。该期刊影响因子位列所有IEEE Transactions系列期刊的前三位，为中科院大类分区一区TOP期刊，也是JCR影响因子前 3%的ESI期刊。
第一作者介绍：
刘久兵，汕头大学商学院副教授、硕士生导师，南京大学管理学博士，加拿大Regina大学访问学者，入选汕头市高层次人才（B类）、校卓越计划优秀人才(2022-2025)、优秀青年人才(2019-2022)，主要研究数据驱动决策与优化、粒计算和数学建模。以第一或通讯作者在IEEE TCYB、IEEE TFS、INS(4篇)、ASOC、IJAR、JIFS、《系统工程理论与实践》、《运筹与管理》等重要期刊发表论文26篇，高被引3篇。主持国家自科青年、省自科面上、青年和省社科青年项目等8项。担任中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会委员。曾获全国总决赛优秀指导教师奖、“中国粒计算与知识发现学术会议”优秀论文奖、博士研究生国家奖学金、硕士研究生国家奖学金、本科国家奖学金、全国研究生数学建模竞赛国家二等奖、全国大学生数学竞赛（数学专业组）省一等奖和汕头大学“优秀共产党员”。指导本科生获全国大学生数学建模竞赛包括国家一等奖和国家二等奖等23项，指导硕士生获“2023中国粒计算与知识发现学术会议”优秀论文奖和全国研究生数学建模竞赛国家二等奖。目前担任IEEE TNNLS、IEEE TFS、IEEE SMCS、Applied Energy、INS、ESWA、ASOC、IJAR、IJMLC、《系统工程理论与实践》、《计算机学报》等近30种期刊及多个学术会议审稿人。
来源：科研与研究生办公室
初审：黄 金
复审：林泽锋
终审：郭功星
