粗糙集理论作为一种处理不精确、不完全和不确定数据的有效数学方法，在许多领域得到了成功地应用，已发展成为一种重要的智能信息处理技术。由于对不精确路径的研究较少，但是实际中又客观存在，所以对不精确路径的研究是粗糙集理论一个新的研究课题。本文通过对近似空间扩充得到了粗糙评估系统，建立了不精确路径研究的环境，研究具体问题的数学模型，使其通过粗糙评估系统得以描述。然后从M上模糊关系S粗糙化后得到的S-粗糙模糊关系出发，对S-粗糙模糊路径进行了深入的研究。本文的主要内容如下：（1）通过在近似空间中扩入二元关系以及若干评估因子，得到了粗糙评估系统。基于各评估因子定义了权重和综合权重的概念，引出了边集合的综合下限值。利用综合下限值对路径进行了优化分析，得到了优化算法。进而，经粗糙评估系统对企业供货关系的描述，形成了实际问题的数学模型，将优化算法施于供货路径，使供货渠道得到了优化，展示了优化算法的有效性。（2）以粗糙评估系统为数学框架，定义了单因素下限值、平均权重和最优路径的概念。利用单因素下限值重点讨论了针对单个评估因子的优化算法，此算法需要首先对各个评估因子进行排序，然后根据此排序逐步对路径实现优化。最后通过算例验证方法的有效性和可行性。（3）利用模糊关系粗糙化方法提出了S-粗糙模糊关系的概念，并在S-粗糙模糊关系基础上构造了S-粗糙模糊路径，重点研究了S-粗糙模糊路径的性质，并提出了一种S-粗糙模糊路径的度量方法。然后进一步探讨了S-粗糙模糊路径的判定方法及其S-粗糙模糊路径的应用。