多属性决策是现代决策科学的重要分支,其理论和方法在诸多领域都有着广泛的应用.但由于客观事物的复杂性和不确定性,决策过程中通常难以对决策信息给出精确的数值,人们就以三角模糊数、区间数、语言信息等不同形式的模糊信息给出属性值.因此,对模糊多属性决策问题的研究有着重要的理论和实际意义.本文对模糊多属性决策问题进行了研究,主要工作如下:　　首先,研究了动态三角模糊数多属性决策问题.针对各决策时段权重信息未知、属性值以三角模糊数形式给出的动态多属性决策问题,给出了模糊有序加权几何平均(FOWGA)算子,运用该算子对动态多属性决策问题各时段属性信息进行横向和纵向的集结,从而得到决策方案的排序,并通过实例分析说明该方法的有效性和可行性.　　其次,对基于三角模糊数语义和二元语义表示的多粒度语言信息集进行研究,详细分析了几种常用的多粒度语言短语集的统一方法.　　最后,研究了多粒度区间语言信息多属性决策的集成问题.将连续的有序加权几何(C-OWGA)算子拓展到多粒度区间二元语义环境中,提出了连续区间二元语义的有序加权几何(ITC-OWGA)算子、加权几何的ITC-OWGA(WHITC-OWGA)算子和有序加权几何的ITC-OWGA(OWHITC-OWGA)算子,探讨了它们的性质和在决策方面的应用.基于提出的新算子给出了一种多粒度语言评价信息的动态多属性决策方法,并通过实例对该算法进行了分析.