多属性决策是现代决策科学的一个重要分支,在具体的决策方法中,灰色关联决策是解决多属性决策问题的一个重要方法,已经成功地应用于工程、经济、市场分析、管理等实际问题中。在对多属性问题进行灰色关联决策时,决策者会根据问题的实际情况建立评价指标体系,由建立的评价指标体系,从可供选择的众多备选方案中做出决策,也就是要对所有的备选方案进行比较、排序、然后优选。在具体的决策过程中,决策者经常会遇到属性权重信息不完全、方案属性值不确定的情况,即基于不完全信息的灰色关联决策问题。本文按属性权重信息不完全、属性权重信息完全未知、方案属性值为区间数和方案属性值有空缺数等四种情况,对这类不完全信息的灰色关联决策进行了深入研究。在空间几何投影的基础上,对权重信息不完全的情况进行了赋权分析;对属性权重信息完全未知的情况,先用主客观组合赋权,然后用BP神经网络进行训练,得出经过学习训练后的赋权结果;对方案属性值为区间数的情况,将各方案的区间值转换为与理想方案区间值的相离度后,再进行决策;对方案属性值为空缺数的情况,进行方案属性值规范化处理后,将得到的规范化矩阵视为由立体空间上的点组成的曲面,借助计算机图形学的方法对曲面上的空缺点进行填充。以上研究,为求解不完全信息情况下的灰色关联决策问题提供了新方法,丰富了多属性灰色关联决策理论。此外,本文还针对目前没有计算机程序辅助求解上述决策问题的情况,利用MATLAB语言编制了相关程序来解决上述四类基于不完全信息的决策问题,以提高决策效率和计算的准确性,程序具有通用性和可移植性,有较高的实用价值。本文还将上述四类决策方法用于解决房地产开发区位选择的实际问题中,并用MATLAB软件加以实现,说明了所提决策方法及其求解程序的合理性和可行性。