多属性决策(MADM)是决策理论的重要组成部分，目前已在项目评审、人事管理、维修服务、投资策略等诸多领域有着非常广泛的应用，该文对属性指标值为区间粗糙数的决策问题进行了一些探讨，不但改进了区间粗糙数的可能度公式，而且对属性取值为含参数的区间粗糙数的决策矩阵的排序算法进行了初步的研究.　　对属性取值是区间粗糙数的多属性决策问题中的相关理论及研究方法和数学模型作了一些研究，主要内容涵盖以下几个方面:　　1.简要叙述关于粗糙集和多属性决策的国内外研究的历程和现今的热点，且将二者联系起来运用到属性取值为区间粗糙数的决策模型中，从而最终确定主要的研讨方向点和内容.　　2.定义了区间粗糙数的相关运算法则，并定义了含参数的区间粗糙数的相离度和在默认是均匀分布下的期望和方差，基于期望方差的集结函数给出了区间粗糙数决策矩阵中的列属性值中的正负理想值的确定方法.　　3.针对属性值为区间粗糙数且属性权重已知的多属性决策问题，为了可以更好地集结区间粗糙数所涵盖的信息，提出了一种新的区间粗糙数可能度公式，并以实际案例证明了该可能度公式的合理性.　　4.针对属性值为带参数的区间粗糙数且权重信息不充分的多属性决策问题，依据决策者个人决策的偏好，提出了基于信息熵的综合评价方法，基于方案贴近度的TOPSIS方法，基于极值转化的客观评价的三种解决方法，有效解决了此类问题.　　上述工作为解决为带参数的区间粗糙数型MADM问题提供了一些新思路，最后对今后的一些研究动向做出了展望，同时期望为解决一些诸如工厂选址，部门考评及投标招标等实际科学决策问题提供一定的理论依据.