直觉模糊集和粗糙集的概念由波兰学者Pawlak于1982年首次提出，这一理论起初用于数据挖掘中的概念化、组织和分析。粗糙集理论在后续的发展中通过引入一般二元关系、多重粒度和覆盖等概念进行了推广，而覆盖粗糙集作为其中的一种推广形式，在决策规则合成、知识约简以及数据分析等多个领域得到了应用。本文提出了两种直觉模糊覆盖粗糙集模型，并探讨了它们在多准则群决策中的应用。
直觉模糊集是Pawlak粗糙集理论的一种扩展，它结合了模糊集的概念。模糊集由Zadeh于1965年提出，它允许集合的成员关系是不完全的，即元素可以部分属于一个集合。直觉模糊集则是模糊集的进一步发展，它考虑了元素对集合的隶属度以及非隶属度的双重不确定性，即集合的每个元素都具有隶属度、非隶属度和不确定度三种值。
在直觉模糊集的基础上，结合粗糙集理论，研究人员提出了直觉模糊覆盖粗糙集模型。这种模型试图通过直觉模糊集对覆盖粗糙集进行模糊化处理，以更好地反映现实世界中的不确定性和模糊性。直觉模糊覆盖粗糙集模型是通过定义直觉模糊β-覆盖和直觉模糊覆盖近似空间来构造的。
覆盖粗糙集模型在处理数据时，与传统粗糙集模型不同，它不依赖于属性的划分，而是基于数据集的覆盖来构造近似空间。这种模型特别适用于属性值不完整或者不精确的情况，能够为这类数据提供更为灵活的分析工具。
本文首先提出了直觉模糊β-覆盖近似空间的一些新的概念和属性，并研究了Huang等人提出的直觉模糊覆盖粗糙集模型的特征。同时，作者还提出了一个针对清晰集在直觉模糊环境下新的直觉模糊覆盖粗糙集模型，并探讨了这两种直觉模糊覆盖粗糙集模型与其他粗糙集模型之间的关系。
直觉模糊覆盖粗糙集理论的进一步发展是乐观多粒度直觉模糊粗糙集模型。该模型基于直觉模糊覆盖粗糙集，不仅关注决策过程中可能存在的不同粒度，而且采用乐观的方式来处理不确定性，这意味着在决策时更加倾向于肯定信息的利用。文章提出了在乐观多粒度直觉模糊粗糙集模型下的多准则群决策问题的新方法。
多准则群决策问题通常涉及到多个决策者，每个决策者根据一组预先定义的准则来评估一组备选方案。在实际应用中，这些准则往往是相互冲突的，并且决策者可能对这些准则有着不同的偏好和权重。直觉模糊覆盖粗糙集模型提供了一种框架，可以在这种复杂情况下，以一种更加精确和高效的方式，处理信息的模糊性和不确定性，从而得出最终的决策结果。
在多准则群决策中应用直觉模糊覆盖粗糙集模型，可以考虑以下几点：
1. 首先需要构建一个综合的评估框架，允许不同的决策者提供他们的偏好和评估信息。这些信息可以是定性的，也可以是定量的，或者二者结合。
2. 评估框架需要能够将决策者的个体评估综合起来，生成一个集体决策模型。这个模型要能够反映群体的共识，同时也能够处理个体之间的差异。
3. 应用直觉模糊覆盖粗糙集模型来处理模糊和不确定信息。这些信息可能来源于决策者对准则的主观评估，或是由于数据不完全导致的客观模糊性。
4. 采用乐观多粒度模型来处理不同的决策粒度，并且倾向于利用积极的信息来作出决策。
5. 提出一种有效的决策方法，这需要结合覆盖粗糙集模型对决策空间进行有效的分解，并通过直觉模糊集来处理隶属度和非隶属度的双重不确定性。
通过以上步骤，可以在复杂的多准则群决策环境中，提供一种既考虑了个体差异，又能够处理模糊性和不确定性的决策方法。
