对策论是研究局中人理性互动行为的一门重要理论,不确定环境下的对策研究逐渐成为焦点问题。其中最典型的就是模糊对策,一系列的研究成果相继涌现,已发展成为一门较为成熟的理论。近年来,粗糙对策理论的出现成为对策论研究的一个新方向。一大批学者将粗糙集理论引入到对策研究中,解决信息不完备、不精确问题,取得了相应的研究成果。论文将粗糙集理论与合作对策结合起来,建立支付为区间粗糙数型的模糊合作对策模型并对其各种解进行研究。论文的主要内容如下:首先,研究支付值是区间粗糙数的合作对策的Shapley值。基于模糊支付合作对策模型和区间粗糙数理论,构建区间粗糙支付合作对策模型。对Shapley值在经典意义下的公理进行拓展,并论证了该形式下Shapley函数的相关性质。由于区间粗糙数减法的不可逆性,利用改进的运算法则,定义了区间粗糙模糊Shapley值。结合平均分配函数,定义了区间粗糙等分Shapley值,是对区间Shapley值的进一步拓展。其次,基于局中人结盟具有约束性和收益具有不确定性的本质,建立了在增广系统上具有联盟结构的区间粗糙支付合作对策模型,给出了该模型的粗糙Owen值的具体形式,分析了相应表达式,并通过算例验证了该粗糙Owen值的有效性。最后,针对区间粗糙支付合作对策中局中人以某种参与度进行合作的情况,建立了具有模糊联盟的粗糙支付合作对策模型。定义了模糊合作对策的粗糙核心,给出了此类核心非空的条件,讨论了粗糙核心与正常粗糙核心及优超粗糙核心的关系,并加以证明。另外通过算例验证此粗糙核心的有效性及可行性。