作为一种处理不确定问题新的数学工具,软集充分使用了参数化的工具,克服了其他不确定理论的不足。而且模糊集和粗糙集都可以看做是特殊的软集,因此软集理论提供了更一般的处理不确定性数据的理论。近年来众多学者开始广泛关注基于软集理论的决策方法,并且将该领域的理论结果应用到系统工程、经济预测、和管理决策等方面。为了进一步丰富软集理论以应对不同类型的决策问题,本文给出了广义时序模糊软集以及广义时序区间值模糊软集新的概念,定义了它们的运算,研究了运算的相关性质,并且基于这些新的理论,给出了不同决策环境下的决策方法。主要工作如下：1.给出了广义时序模糊软集新的概念。在模糊补运算、三角模和三角余模这三类模糊运算的基础上,定义了广义时序模糊软集的补集、交集和并集,并且给出了这些运算的相关性质。将广义时序模糊软集用广义模糊软矩阵序列的形式给出,并且提出了广义模糊软矩阵序列的算术加权平均算子和几何加权平均算子。基于平均年龄模型给出确定广义模糊软矩阵序列的时间权重的方法。针对广义时序模糊软集环境下的多属性群决策,提出了两种决策方法,并且应用实例验证了两种决策方法的一致性。2.给出了广义时序区间值模糊软集新的概念。在模糊补运算、三角模和三角余模这三类模糊运算的基础上,定义了区间值模糊集的补集、交集和并集,给出了相关性质。在区间值模糊集的补集、交集和并集基础上,进一步给出了广义时序区间值模糊软集的补、交和并运算,列出了运算相关性质。将广义时序区间值模糊软集用广义区间值模糊软矩阵序列的形式给出,并且提出了广义区间值模糊软矩阵序列的两种算子。在给出区间值模糊数得分函数的基础上,提出了广义区间值模糊软矩阵的得分矩阵,标准化得分矩阵以及加权比较矩阵。利用这几种矩阵,给出了广义时序区间值模糊软集的多属性群决策方法,并且应用到具体的实例中。