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代价敏感学习是数据挖掘和机器学习领域的重要课题.已有的研究方法多数针对单目标进行优化,并不适用于多目标代价敏感问题的解决.因此通过分析基于粗糙集领域的单目标代价敏感属性约简问题,定义了多目标代价敏感属性约简问题,并设计了一种简单高效的算法.在4个UCI数据集上的实验结果表明,该算法能获得令人满意的帕累托最优解集,以辅助用户进行方案的选择.