信息时代的管理科学领域面临越来越多的复杂决策，这类决策问题多由决策群体来解决，构成了一类重要的决策，即群体复杂决策。由于群体复杂决策问题具有非结构化、决策指标难以量化、知识匮乏等特点，使得为群体复杂决策提供支持成为研究的难点问题。对群体复杂决策的支持主要涉及三个方面：（1）群体复杂决策的过程支持；（2）群体复杂决策的方法支持；以及（3）群体复杂决策的环境和工具支持。由于目前尚无支持群体复杂决策的群体决策支持系统，将三方面的群体复杂决策支持与具有较强定性决策支持功能的传统会议系统相结合设计综合集成会议系统是本文的主体内容。该系统集成群体决策过程支持、群决策方法和群体知识集成、会议辅助支持工具于一体，为群体复杂决策提供了更好的支持。　　首先，针对群体复杂决策过程的非结构化以及不可预知性的特征，在借鉴工作流及其管理系统的思想和方法的基础上，本文提出了基于决策流的群体复杂决策过程支持方法。在给出决策流及其管理系统定义的基础上，给出了决策流管理系统的体系结构。提出了基于活动网络的决策流模型，该模型对决策中的数据流具有较强的描述功能。并给出了决策流及其管理系统实现的关键技术。决策流及其管理系统采用过程逻辑与具体的决策逻辑相分离的思想，可实现群体决策过程的柔性定义，支持群体决策过程的动态修改。　　其次，针对复杂决策问题的指标难以量化的特点，在借鉴钱学森先生的综合集成思想的基础上，提出了基于量性转化与融合的综合集成群决策方法,在群体决策指标定性与定量的相互转化方面，给出了基于云模型的量性转化方法，并提出了基于云模型具有语言评价信息的多属性群决策方法；提出了客观表达灰性与随机性的灰云模型以及基于灰云模型的量性转化方法，并给出了其在灰色群体聚类决策中的应用。在量性融合集成决策方面，给出基于云模型的群体定性决策与层次分析法相结合的综合集成决策方法，并给出了基于云与或树的群体复杂决策问题归约方法。上述量性转化与融合的综合集成思想与方法可以使群体用自然语言对决策问题进行分析和判断，能将群体定性评价信息融入定量决策之中。　　第三，针对复杂决策求解中知识匮乏的问题，提出了复杂决策中群体知识的综合集成方法。针对不确定知识的表示、知识推理、群体知识的获取分别提出了基于云理论的群体知识表示，基于云模型的不确定知识推理以及基于粗集理论的群体知识获取。该方法充分表达了群体给出的不精确信息的模糊性和随机性，并解决了群体知识的不一致问题。　　第四，针对支持群体复杂决策的环境中提供的各类会议辅助支持工具，分析了会议计划、意见分类、报酬分配等工具。提出了基于多Agent博弈的会议计划方法、基于改进的Apriori算法的群体意见分析以及以贡献权重网络为基础的会议报酬分配方法。为开发更加高效、智能的会议系统辅助支持工具提供了理论支持。　　最后，本文给出了在科研攻关项目中群体复杂决策支持的应用案例，并建立了支持科研攻关项目中群体复杂决策的综合集成会议系统原型。通过应用案例和系统原型应用说明了本文的理论和方法的可行性和有效性。