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粗糙集(Rough Sets)理论是二十世纪八十年代初由波兰数学家Z.Pawlak首先提出的一种新的处理含糊和不精确数据的数学工具.该理论被视为当代信息科学中重要的软计算方法.近年来,粗糙集成为人工智能和信息科学最活跃的研究领域之一,并且在模式识别、冲突分析、数据挖掘、智能控制、机器学习、知识获取、医疗诊断、专家系统、人工神经网络、决策分析、数据库知识发现、机械故障诊断、材料科学、金融和市场分析等领域得到成功应用.该文研究粗糙集理论及其在多目标优化中的应用,旨在开拓粗糙集理论的应用领域、寻求解决多目标优化问题的新途径.