群决策在现实生活中应用广泛，已经受到越来越多的关注.模糊软集和直觉模糊软集是处理不确定信息的重要工具.本文分别研究了专家权重未知情况下，基于模糊软集和直觉模糊软集的群决策问题.具体内容如下：　　针对模糊软集，本文首先利用模糊软集之间的距离提出了一种基于模糊软集的决策算法.其次，通过考虑专家个体给决策者提供的信息本身的不确定性，定义了模糊软集的知识测度.通过考虑专家之间提供的信息间的差异性，定义了基于α-相似关系的差异度.在此基础上，给出了确定专家权重的方法.最后，提出了一种基于模糊软集的群决策算法.实例表明所提出的算法是有效的与合理的.　　针对直觉模糊软集，本文首先利用距离提出了一种基于直觉模糊软集的决策算法.其次，通过考虑单个专家观点的不确定性和单个专家观点与群体观点的一致程度，给出了确定专家权重的方法.最后，提出了一种基于直觉模糊软集的群决策算法.