多属性决策(MADM)一般是利用已有的决策信息，通过一定的方式对有限个备选方案进行排序并择优，广泛应用于工程设计，经济，管理和军事等诸多领域中，它是决策理论与方法研究的一个重要的组成部分。近年来，由于客观事物的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性，对不确定环境下的多属性决策问题的研究已引起人们的极大关注，并取得丰硕的成果。受决策者的知识结构、专业水平、客观环境和决策对象的复杂性影响，决策者提供的决策信息（属性值和属性权重的偏好信息）存在一定的知识缺乏和犹豫度，此时，利用区间数或模糊数来表达决策者的属性值，构造区间和模糊决策矩阵是比较合理和方便的，对于决策者提供的属性值和属性权重是以区间或模糊数给出的决策问题，国内外的研究很多，并取得了一定的成就。然而现在的研究大部分都是基于加型偏好关系下，而对于积型的研究相对较少，因此基于积型偏好关系下的多属性决策问题有较高的研究价值。　　本文主要针对基于积型区间和模糊偏好关系下的多属性决策问题进行了探讨:　　(1)在多属性决策过程中，通常要求先对属性权重进行规范化，然而目前的规范化方法的研究都是基于传统的加型偏好关系下（权重变量值和为1）。本文从一个新的角度，考虑到积型偏好的情况，即要求权重变量积为1。当权重信息以区间数给出时，提出了积型区间权重的规范化方法，针对两种不同的情况分别提出了模型及相对应的规范化方法，并且给出了一系列的理论证明该模型的正确性，最后通过实例验证该方法的可行性和有效性。　　(2)将(1)中的积型区间规范化的定义拓展到模糊数上，提出了积型模糊规范化定义，并给出了模糊权重规范化方法，最后通过实例验证该方法的有效性。　　(3)在多属性决策过程中，若决策者以区间和模糊偏好矩阵的形式给出属性权重，基于积型规范化权重向量的概念，提出了积型区间和模糊偏好下的特征根方法，并建立了相应的目标规划模型，从而求出最佳方案和权重，最后利用可能度公式并对方案进行排序。