决策理论与方法的研究是管理学中的重要内容，其核心是研究不同环境下的决策方法。在实际的决策问题中，客观或者人为引起的不确定性广泛存在。为了能够全面、真实的反映实际问题，并获得准确的决策结果，许多学者致力于不确定环境下规划理论与方法的研究，其中针对随机规划和模糊规划的研究已经比较成熟。但是与粗糙集理论在数据挖掘领域中成功的应用相比，关于粗糙规划问题的研究只是处在起步阶段。本文首先根据实际问题，系统地分析了粗糙规划问题的本质特征并且介绍了粗糙规划的一般表达式，重点阐述了通过区分直接效用和间接效用的策略，建立基于综合效应的粗糙规划模型。其次，结合具体问题分析了对基于相似关系的粗糙规划求解方法进行研究的可行性和必要性，讨论了基于最大相容类的模型构建策略，建立了一种基于最大相容类和综合效应的粗糙规划模型；进而结合模糊集理论，给出了模糊相似关系下粗糙规划模型的构建策略。最后，结合一个具体的案例，进一步分析了所建模型的特征和有效性。理论分析和计算结果表明，基于最大相容类和综合效应的粗糙规划模型可以有效地通过结构化的方法将决策意识融入到决策过程中，不仅具有较强的实用价值，而且在一定程度上丰富了现有的粗糙规划理论和方法。