决策与我们人类社会活动息息相关,它在我们个人人生规划,企业长远发展,以至于国家行政军事等方面都起着至关重要的作用,因此被广泛应用到了各个领域。犹豫心理在现代决策理论与实践的过程中普遍存在,作为一种常见心理现象,犹豫不决往往会延长决策过程,使得决策者无法及时做出合适决策,进一步造成人力物力的浪费。犹豫模糊集理论通过对决策者的犹豫心理进行定量描述,同时处理不确定信息中的犹豫性与模糊性,为克服决策过程中的犹豫心理提供了新思路。随着社会的发展和生活环境的复杂化,决策专家在决策过程中很难用一个或几个精确的数值对对象进行描述,在此背景下,学者们考虑用区间数代替数值对对象进行描述,犹豫模糊集合由此被推广到区间值犹豫模糊集。区间值犹豫模糊集允许对象隶属于某个集合的隶属程度以多个区间数的形式给出。多粒度粗糙集模型作为近年来广泛应用的数据分析工具,结合了粗糙集和粒计算的思想,提高了粗糙集模型在处理高维、多源数据上的运算效率,除此之外,还提供了不确定决策中乐观与悲观的信息融合策略,分别对应着现实决策活动中的不同决策环境,因此在实际决策过程中得到了许多应用。本文以犹豫模糊背景下的群决策问题为研究对象,引入并运用多粒度粗糙集这一分析工具,分别研究了犹豫模糊系统与区间值犹豫模糊信息系统下的多粒度粗糙集模型,结合经济金融领域与医疗领域常见的决策问题,给出所建模型的决策准则,并与犹豫模糊背景下常用的基于集成算子的决策方法进行对比性分析,验证模型的有效性和优越性。本文的研究拓展了多粒度粗糙集模型的理论与实际应用,为解决犹豫模糊背景下的群决策问题提供了新方法。本文的主要研究内容和创新点概括如下:（1）将多粒度粗糙集理论引入犹豫模糊环境下,讨论了犹豫模糊多粒度粗糙集的定义、常见的部分性质及其证明过程、不确定性度量等,这部分的研究内容从理论方面丰富了经典多粒度粗糙集,把经典多粒度粗糙集的应用范围拓宽到犹豫模糊背景下。在实践应用方面,以经济金融领域常见的中小企业风险识别问题为背景,总结得出基于犹豫模糊多粒度粗糙集的决策模型的算法,将模型运用到一个企业风险识别的实例中,并与基于集成算子的传统信息融合方法进行比较,验证了模型的合理性与优越性。这部分的研究丰富了传统多粒度粗糙集理论的内容,为应对犹豫模糊背景下的不确定性群决策问题群决策提供了一种合理的方案。（2）进一步将多粒度粗糙集模型运用到区间值犹豫模糊背景下,在理论研究方面,讨论了区间值犹豫模糊多粒度粗糙集的定义、常见性质以及不确定性度量;基于区间值犹豫模糊多粒度粗糙集,建立起群决策模型,总结得出其算法步骤。在实践应用方面,以医疗领域常见的疾病诊断问题为背景,在考虑决策者对于决策风险的态度对决策结果的影响的前提下,讨论了基于区间值犹豫模糊多粒度粗糙集的决策模型,与传统的基于集成算子的决策方法进行比较,验证了所建模型的有效性与优越性,为实际决策中的区间值犹豫模糊环境下的群决策问题提供了决策方法与依据。