多属性决策(英文缩写MADM)是现代决策理论的重要内容,在项目评估、经济管理、工程等领域有着广泛的应用.由于客观事物复杂多变、人类思维模糊,在实际的决策问题中,决策信息常常以区间粗糙数的形式给出,对于这类问题的研究目前还比较少.因此对属性取值为区间粗糙数的决策问题的研究具有重要的理论意义和实际价值.本文从区间粗糙数的角度对多属性决策方法作了一些探讨,主要包括以下几个方面：1.定义了区间粗糙数的欧氏距离和期望值,并定义了区间粗糙数的L-测度,基于此测度给出了区间粗糙数的排序方法.2.定义了区间粗糙数的联系数转化公式和可能度公式,证明了相关性质,基于这两个公式提出了两种区间粗糙数排序方法.3.针对属性值为区间粗糙数且属性权重为区间数的多属性决策问题,提出一种基于非线性分式规划模型的决策方法.利用TOPSIS法构建了相对贴近度,得到各方案相对贴近度,进而对各个方案进行排序.4.针对属性值为区间粗糙数且属性权重未知的多属性决策问题,提出了一种基于联系数和信息熵的决策方法.针对属性值为区间粗糙数且属性权重为实数的多属性决策问题,提出了一种基于可能度的决策方法.上述方法对属性值为区间粗糙数的情形给出了新的决策方法.最后,对本文所做的工作做一些总结并对将来的研究做一些展望.