模糊多属性决策(FMADM)是现代决策分析的重要研究内容,它主要处理在模糊环境下的有限方案的多准则决策问题,即利用已有的决策信息,通过一定的方式对一组备选方案进行排序或择优。它的主要工作由两部分组成:一是获取决策信息。决策信息一般包括两个方面的内容,即属性权重和属性值,其中属性权重的确定是多属性决策的一个主要研究内容;二是通过一定的方式对决策信息进行集成并对方案进行排序和择优。由于在模糊环境下,多属性决策的属性值和属性权重均是以模糊数来表示的,因此,对模糊多属性决策方法的研究就有着重要的研究意义。本文主要研究内容及成果如下:1、针对已有模糊数距离公式中存在的不足。首先,通过综合考虑两区间数中每一点的偏差以及两区间数的位置关系,得到度量区间数距离的新公式。然后,考虑模糊数在某一隶属水平下对应着一个区间数,进一步推广得到模糊数的距离公式。2、关于模糊多属性决策属性权重的确定,本文考虑只有部分权重信息且属性值为模糊数的情况,首先基于决策者的主观偏好,对部分权重信息进行局部优化,然后考虑到主客观权重的实质,建立了能够较好反映主客观程度的数学模型,利用组合赋权方法确定出属性最终权重。3、关于模糊数的排序问题。本文针对现有一些模糊数排序方法中的不足,提出一种基于距离测度的模糊数排序方法。该方法依据模糊数的距离公式,通过考虑各模糊数与理想点之间的距离,构造出排序模糊数的排序函数,并利用此排序函数对方案进行排序。