属性关联的多属性决策(MADM)是当代决策分析科学领域的研究热点之一.其普遍应用于经济、物流、管理等诸多领域,如投资优化决策、供应商选择、人才考核.本文以模糊测度、Choquet积分及数学规划为主要工具,研究属性关联的区间多属性决策问题,并且针对三种不同的属性关联的区间多属性决策问题,分别给出了决策方法。　　本研究主要内容包括：⑴针对属性值为区间数,属性权重完全未知,但给出方案的主观偏好值的属性关联的 MADM问题,给出了决策方法.首先构建一个期望值目标规划模型,确定出属性集的Mobius表达式及属性权重.利用扩展的 Choquet积分算子集结决策信息,进而得到方案的排序.实例分析表明了该方法是有效的。⑵研究了属性值为区间数且属性权重完全未知的属性关联多属性决策问题,提出了一种基于VIKOR的决策方法.通过建立非线性规划模型,确定出属性集的模糊测度及属性权重,然后采用心态指标法比较区间数的大小,结合可接受优势以及决策过程的稳定,得到方案的折衷解.实例验证了该方法是可行的。⑶研究了属性值为区间数,属性权重完全未知,但给出方案的主观偏好值的属性关联多属性决策问题,提出一种新的决策方法.以极小化客观评价值与决策者的主观偏好值之间的偏差为目标建立优化模型,确定出属性集的Mobius表达式及属性权重.然后结合VIKOR方法计算群体效用值和个体遗憾值,运用期望值方法对其进行排序,运用可能度方法获得方案排序.实例表明了该方法是合理的。