针对具有区间信任结构的不完全信息的多属性决策问题,建立了一组集结各属性区间信任度的优化模型,得到每个方案属于各个评价等级的总体信任度。在这一优化模型的基础上,建立了计算期望效用值的约束优化模型,通过求解该优化问题,得到各方案的期望效用值,用期望效用值对决策方案进行排序。最后,分析了期望效用值对属性权系数和信任度的灵敏度,提出了一种方案排序结果对决策参数的灵敏度分析方法。考虑到决策过程中信息的不完全性,对一类不完全信息的多属性决策问题进行了研究。在此基础上,建立一组非线性规划模型,得到个体对每个方案的效用区间数,并利用区间数可能度的定义对两个方案进行比较,从而得到个体对方案的排序。在偏好集结过程中,引入方案的排序指标值的概念,同时考虑方案的排序指标值和决策成员权系数的不完全信息。最后用一个算例说明了在不完全信息条件下提出的方法能够作出比较合理的决策。