在社会快速发展,倡导全球一同构建人类命运共同体的今天,人类社会活动相生相克,紧密联系。各种活动相互影响、相互作用。决策活动中不确定因素的增多使得实际决策问题变得日益困难。决策质量的好坏在本质上取决于信息的不确定性、决策所需的时间、决策者对问题的认知程度等。在当前的多属性决策环境下,存在着许多典型又具体的实际决策问题,如评价信息的不确定性、属性之间存在一定程度的关联性、决策者具有明显的个体偏好性等。本文的核心研究内容是探寻基于广义直觉模糊集下的群决策模型和方法的构建及其应用。首先,对决策信息差异性进行分析,提出了毕达哥拉斯模糊数直角三角形几何中心距离测度,随后采用反映信息不确定性的熵测度对属性进行赋权,并且结合前景理论分析,应用于公司海外扩张风险投资案例,验证了其实用性;然后,对大群体的特点和属性权重获取方法进行研究,构造了基于直觉模糊聚类分析模型,获得了不同的群组权重,利用目标规划得到了群组视角下的属性权重。在此基础上,结合VIKOR方法应用于多准则应急救灾决策中,验证了模型的有效性。最后,研究了q阶矫正模糊集理论,并且通过研究q阶矫正模糊集的特性,提出了基于Shapley值的Gq-ROFWA算子。随后,运用相对熵的概念改进了传统的TODIM方法,并拓展至q阶矫正模糊环境中,应用于企业风投评价的案例中,验证了其合理性。