多属性决策是当今社会上在各领域中出现最多的决策模型之一,特别是不确定性因素的加入,使得不确定性多属性决策更多地出现在人们的面前。为了解决这一问题,利用现今描述不确定性最适合的工具—粗集理论,应用粗集去研究不确定决策问题无疑是一个很好的选择。本文就是在基于粗集理论这一前提下,对不确定性多属性的排序问题进行方法理论上的研究与探索,取得了如下的结果:1.优势关系下的粗集多属性决策。这是在Pawlak粗集基础上将等价关系扩展为优势关系后建立的优势关系粗集,以此理论为基础创立的一种排序方法。优点是适应于多属性的序关系的建立,进而做出方案集的排序。文章中通过优势关系,优势类概念,结合包含度测量,得到优势程度测量值,并建立了多属性问题的排序方法。2.模糊多属性决策的粗集方法。针对属性值为模糊集的情况,我们通过粗集理论中的粗糙模糊集,对模糊值进行处理后,建立一种序关系。然后对方案进行排序。这种方法是模糊集与粗糙集结合的产物。它有利于对模糊量表述的多属性决策问题的解决,是一个处理模糊问题较好的办法。3.粗糙模糊数的研究。针对模糊集中大量应用的模糊数,应用粗集理论,建立粗糙模糊数和粗糙模糊数运算,并对这种新的概念进行了理论研究与探讨。应用粗糙模糊数并使之在模糊多属性决策中发挥大的作用。文中所提到的方法,都有实例进行验证,有的还进行了对比讨论。从验证与讨论中得出新方法的优势所在,以方便比较与使用。