多属性决策是现代决策科学的重要分支,其理论与方法在经济、管理、工程和军事等诸多领域都有着广泛的应用.在实际决策中,由于客观事物的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性,决策信息往往以区间数的形式给出.本文主要研究基于集结算子的区间多属性决策方法,共分三章.第一章,介绍了区间数信息集结算子和区间多属性决策问题的研究背景、发展现状以及本文的主要研究成果.第二章,研究基于优先集结算子的区间多属性决策方法.首先定义了三种优先集结算子：优先不确定有序加权平均(PUOWA)算子、优先有序加权的C-OWA (POWC-OWA)算子和优先有序加权C-OWG (POWC-OWG)算子,并研究了其性质.把这些算子应用于属性权重完全未知且属性值以区间数形式给出的多属性决策问题,提出了两种属性问有优先级别关系的区间多属性决策方法.最后通过实例说明了所提方法的有效性和实用性.第三章.研究基于拓展的Bonferroni平均算子的区间多属性决策方法.首先提出了三种拓展的Bonferroni平均算子：区间Bonferroni平均(IBM)算子、Bonferroni不确定有序加权平均(BON-UOWA)算子、加权BON-UOWA(WBON- UOWA)算子,并讨论了其性质.基于WBON-UOWA算子,提出属性值为区间数的多属性决策方法.并进行了实例分析.