在实际应用中,一个数据集合会随着时间的推移而不断地发生改变,包括数据、属性的增加和减少。PS-粗糙集是充分考虑到集合的这一动态特性而研究的一种知识决策方法。论文在深入分析PS-粗糙集和三支决策理论及其性质的基础上,提出一种通用的基于PS-粗糙集的动态三支决策模型,并将其应用到虚拟物流的合作伙伴选择中。首先,将PS-粗糙集理论与三支决策方法相结合,构建基于PS-粗糙集的动态三支决策模型,分析PS-粗糙集上的三支决策规则,给出三支规则的置信度和错误率的计算方法,证明相关性质,讨论动态决策特性。其次,根据模型的动态决策性质,提出对象单向迁入/迁出和双向迁入/迁出的算法思路,设计实现不同情况下的动态三支决策算法,通过实验验证算法的正确性与可行性。再次,将三支决策理论应用到虚拟物流的合作伙伴选择中,在二支决策即选择和淘汰中增加了待定决策,设计合作伙伴三支选择算法,利用实例验证了该方法的可行性,更符合合作伙伴选择的实际。最后,研究虚拟物流运输合作伙伴动态选择的策略,分析合作伙伴动态选择的相关性质,讨论不同情况下三支选择的方法,减少了选择过程中的计算量,验证了基于PS-粗糙集下的动态三支决策模型的合理性。图22幅;表15个;参62篇。