为描述和解决实际问题中存在的不确定性和模糊性，概率论、模糊集、粗糙集、软集等理论引起了学者的广泛关注，并得到了很好的发展，且广泛应用于金融、医疗等领域，但是大部分的研究成果还是基于静态的.可是，在实际生活中，信息值是动态变化的，所以本文在模糊集和粗糙集的基础上，研究了动态双极值模糊软集以及时间权重的确定方法和优势关系下的双极值粗糙模型等问题，主要工作如下:　　(1)介绍了模糊集、软集、双极值模糊集的发展过程以及将时间引入直觉模糊集得到的理论成果，同时介绍了基于粗糙集模型在国内外的研究成果.　　(2)介绍了模糊集、软集、双极值模糊集等理论的基本概念，讨论了在实际问题中决策信息值随时间变化的情况，定义了动态双极值模糊软集，讨论了相关运算及性质.为了反映时间的作用，从两个方向出发研究动态的时间对决策问题的影响，并把这种影响转化为权重的方式引入到决策问题中.通过这两种量化时间权重的方法，然后利用集成算子将动态的双极值模糊软集集成为综合双极值模糊软集，最后根据水平软集思想确定最终决策结果，并给出实例说明.　　(3)在优势关系下的粗糙集和区间值信息系统理论的基础上，定义了双极值信息系统，然后将优势关系引入双极值信息系统中，依据粒计算和属性类别理论，将单粒度下的粗糙集推广到二粒度下的粗糙集，并定义了二粒度下的优势度公式，再集成得到综合优势度，最后通过比较综合优势度确定最优决策.