1989年保加利亚学者Atanassov提出了区间直觉模糊集的概念，由于区间直觉模糊集同时考虑了隶属与非隶属两方面的信息，使得它在对事物属性的描述上提供了更多的选择方式，在处理不确定信息时具有更强的表现能力。因此区间直觉模糊集在学术界及工程技术界引起了广泛的关注。本文将利用区间直觉模糊集研究多属性决策问题，在区间直觉模糊数的排序、区间直觉模糊多属性决策中属性权重的确定和决策算法方面取得了一些创新和推广。主要研究成果概括如下：1.介绍了区间直觉模糊集的概念和相关研究并对区间直觉模糊决策的现有方法进行归纳和总结。2.针对权重信息完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题，本文提出了两种新的客观赋权法，即离差赋权法和熵权法,两种方法的思路都是对方案属性值离差越大的属性赋予越大的权重，对方案属性值离差越小的属性赋予越小的权重，从而获得合理的属性权重值。3.本文把灰色关联分析法推广到区间直觉模糊多属性决策领域，提出了区间直觉模糊灰色关联度，然后提出了基于正理想方案的最大关联度方法、基于负理想方案的最小关联度方法，以及同时考虑正理想方案和负理想方案的综合关联度方法，最后把这三种方法应用到了供应商选择问题中。4.指出现有区间直觉模糊数排序方法的不足之处，然后通过引入决策者心态指标，提出了一种基于心态函数的区间直觉模糊数排序方法，并对心态函数的性质进行了讨论和证明，在此基础上进一步建立了基于区间直觉模糊数的决策模型。