多属性决策是现代决策科学的重要分支,其理论与方法在经济、管理和军事等诸多领域有着广泛的应用。在理论研究方面,多属性决策自从诞生以来就一直是学术界关注的研究课题。然而在实际决策中,由于决策问题的复杂性,存在着大量的不确定多属性群决策问题,这种问题的决策变量一般用区间数等不确定信息模式来表示;并且需要集结群体专家的偏好来减少决策中的不合理因素。区间型多属性群决策问题的方法比较符合人类思维的模糊性和不确定性,并且能够集结专家群体的智慧,比较适合处理现代社会中的复杂性决策问题,所以值得做深入的研究。区间型多属性群决策主要存在以下三个问题:区间数排序、专家群体的不同形式的偏好信息的集结和属性的权重的确定,本文在前面学者们研究的基础上主要做了以下几个方面的工作:1、对于专家群体区间互反偏好信息和区间互补偏好信息,提出了一种基于投影法的集结模型。首先研究了区间互反判断矩阵和区间互补判断矩阵之间的转化方法,把区间互补判断矩阵转化为互补判断矩阵,并且研究了转化过程中的一致性、保序性等性质。最后,提出一种基于投影模型方法来集结群体的偏好信息。2、提出了区间型多属性群决策环境下属性权重确定的模型。首先,专家群体对于属性的偏好建立区间判断矩阵,然后通过集结得到属性的主观权重;最后,定义了区间数的平均差,建立了平均差极大化模型来获取属性的客观权重。3、由于主观赋权法客观性较差,而客观赋权法所确定的权重可能与属性的实际重要性程度相悖,本文提出两种属性权重组合优化方法:简单线性加权法和基于极大熵的优化组合方法。简单线性加权法计算比较简单,并且直观,有利于决策者根据自己的偏好做出判断;基于极大熵的组合方法则有比较强的数理背景。最后给出了区间型多属性群决策方法的基本框架和基本决策流程,并把它应用到电子商务网站的选择问题中,说明此方法是可行的。