多属性决策(Multi-Attribute Decision-Making)问题作为决策理论科学中一个重要的分支,已经广泛应用于社会、经济、管理和军事等诸多领域。由于应用面的普及,不同的决策问题所呈现出来的差异性、获取的决策信息的复杂性以及决策方法的应用性也随之而来。多重因素带来的问题就是评价结果的稳定性和可靠性较差,由单一评价方法得出的结论往往存在不一致性。因此,人们的研究重点放在了如何采用适当的决策方法来提高评价结果的稳定性与可靠性,以使得评价结果更加接近于真实结果,于是“组合决策”应运而生。然而多属性组合决策理论与方法的研究还不尽完善,需要深入研究。因此本文按照综合分析与运用的思维,结合运筹学、系统科学、深度学习以及计算机科学等多种学科知识,对多属性组合决策问题进行研究。具体而言,本文的主要研究问题及结果分为如下三大部分:(1)对现有的多属性组合决策方法进行了总结、梳理和分析。首先通过期刊网站的数据总结了国内外对组合评价的不同研究重点,然后为了选择合适的组合方法集,从不同的多属性决策方法中根据方法的特点以及一定的规则组成所需方法集,最后将方法集中的方法所产生的结果进行组合得到方法结果的组合。(2)从不同的方法产生的结果组合的角度进行研究,针对多方法评价结论的保序性问题,本文提出一种具有最优保序特征的组合方法,该方法首先建立组合评价结果与各单一评价方法的Hadamard积矩阵,然后通过窗宽参数得到最优组合权重系数,设计并采用平均离差和法对该组合评价方法的效果进行度量。最后通过一个实例,将本文提出的方法和模糊Borda组合法、离差最大化组合法的评价结果进行对比分析,发现该方法的组合评价结果与其他各单一评价方法之间的一致性更好。(3)针对模糊多属性组合决策问题,从模糊集与隶属函数的角度进行研究,充分考虑模糊集的非隶属度和犹豫度,提出一种改进的得分函数,将直觉模糊数与ARAS法组合对评价对象进行评价。根据三角模糊数的特点,提出与优势粗糙集DRSA组合进行属性约简,确定分类依据的方法,据此对评价对象进行多属性组合评价,并将该方法应用于企业财务状况评价系统中,通过分析比较,验证了该方法的有效性。