多属性群决策是近年来决策科学的一个重要研究领域,广泛应用于工程、经济、市场分析、管理等实际问题中。因此,对多属性群决策方法进行系统的研究对于解决实际问题具有重要的意义。多属性群决策是群决策和多属性决策相交叉的研究方向,它解决的问题是集结群体成员的判断以形成群的判断,然后通过某种决策技术对决策方案进行比较、评价或排序。本文研究的主要内容和结论如下：(1)对于属性值以实数给出的多属性群决策问题,将灰色关联度应用于多属性群决策排序问题中,并与传统的理想解法(TOPSIS)排序结果作比较。构建了灰色关联度与理想解法的组合决策模型,以实例验证了其可行性,并进行了灵敏度分析。在上述方法的基础上,又提出一种新的灰色关联度与理想解法的组合多属性群决策方法,而且通过实例的计算结果验证了新方法的有效性。(2)对于属性值以区间数给出的多属性群决策问题,引入可变精度粗糙集概念,得到一种区间数排序方法；基于粗糙集排序的实质是把区间数转化为(0,1)上的实数,于是将决策矩阵的区间数转化为实数,用建立的新的灰色关联度和理想解法的组合多属性群决策方法进行排序,验证了新方法的有效性。(3)针对决策者的偏好信息以互反判断矩阵和模糊互补判断矩阵给出的情况,本文用遗传算法对CSM模型求解。