工程项目的施工阶段一直是安全事故的高发阶段。安全事故的发生不仅使群众的生命安全和国家财产遭到巨大损失,还会给企业和建筑行业的发展带来负面影响。甚至,对于社会稳定和国民经济的发展都造成了极大的威胁。加强对工程项目安全管理的研究有着十分重要的意义。当前,企业如何有效的控制和降低施工安全事故的发生已成为全社会关注的重点。本文将粗糙集知识应用于安全管理中的多属性群决策问题进行研究。在对相关文献进行整理综述的基础上,针对工程项目中安全管理方面中多属性群决策问题进行了具体研究,提出了不同决策情景下的决策方法。首先,从粗糙集的角度对安全管理评价模型进行分析,建立了基于概率模糊粗糙集与MULTIMOORA方法的多属性群决策方法。之后,以突发安全事故后的应急医疗诊断为问题为研究框架,构建了基于BWM与MULTIMOORA方法的多粒度层次的序贯三支决策的多属性群决策方法。最后,以某一施工现场的安全管理评价与安全事故发生后的应急处理为案例,验证了方法的合理性、可行性和有效性。考虑到工程施工现场的安全管理情况存在使用语言信息进行描述的情况,本文提出了一种基于多粒度概率粗糙集和MULTIMOORA方法的具有语言偏好关系的安全管理评价方法。首先,基于经典的Pawlak粗糙集和邻域粗糙集,本文提出了一种基于邻域关系和语言偏好信息的多粒度概率模糊粗糙集。此时,本文在具有语言偏好信息的多粒度粗糙集理论框架下研究了一个清晰决策对象和一个模糊决策对象的粗糙近似。即,分别建立了基于-邻域关系的多粒度概率粗糙集模型和多粒度概率模糊粗糙集模型。同时,本文给出这两个模型的一般性定理和结论。之后,将本文提出的多粒度概率模糊集模型与现有的多粒度粗糙集模型进行比较,验证了新模型的合理性与可行性。结合多粒度概率模糊粗糙集和MULTIMOORA方法,本文提出了一种基于语言偏好信息的多属性群决策方法。最后,通过对某一施工现场的安全管理状况进行评价,验证了方法的可行性和有效性。考虑到工程项目施工场地可能发生的安全事故,本文对安全事故发生后的紧急医疗诊断进行研究,建立了基于BWM的不同粒度层次上的序贯三支决策方法。首先,使用BWM对医疗诊断的相关属性指标进行预处理,从而确定了各个属性粒度之间的粗细关系。然后,在确定的粒度顺序上逐次进行三支决策。在三支决策的过程中,计算每一粒度层次上的决策结果代价与决策过程代价进行辅助决策。这就构建了具有代价敏感关系的多粒度层次的序贯三支决策模型。其次,根据建立的基于BWM的多粒度序贯三支决策模型,我们提出这一多属性群决策模型的决策程序和算法。同时,为了得到一个最终的治疗顺序,使用MULTIMOORA方法对分类后的备选方案进行排序。最后,使用了一个紧急诊疗的案例验证了模型的合理性和有效性。本文在对工程项目中的安全管理评价、多属性决策方法在工程项目中的应用以及粗糙集理论等相关研究分析总结的基础上,针对工程项目中安全管理相关的问题进行了较为深入的研究,建立了基于粗糙集的安全管理评价方法,改进了现有的工程项目中的安全管理评价方法与应急处理方案。此外,本文的研究成果不仅更好的解决了存在的多属性群决策问题,同时丰富了相应的多属性群决策理论知识,并进一步拓展了经典粗糙集的相关内容。