多属性决策是在多个准则下,对有限个方案进行排序和择优.一般而言,多属性决策包含了大量的模糊和不确定信息,存在大量的不确定多属性决策问题.本文主要对几种具有偏好信息的不确定多属性决策问题进行了研究,共分为四章：第一章,主要介绍了不确定多属性决策问题的发展、研究现状及本文的主要研究成果.第二章,针对有方案偏好的直觉梯形模糊多属性决策问题,给出了一种结合主客观模糊偏好信息的模型,最后通过算例说明了该方法的可行性和有效性.第三章,主要研究了对方案有偏好,且属性值和偏好信息都以不确定语言变量形式给出的不确定语言多属性决策问题,首先,引入不确定语言变量的运算法则和不确定语言变量之间比较的可能度公式,对于属性权重完全未知的情况,给出了一种利用结合主客观偏好信息求解属性权重的规划模型,然后,用不确定语言加权平均算子加权集成,并利用可能度公式得到可能度矩阵,从而对方案排序和择优,最后进行了实例分析.第四章,给出一种权系数信息不完全确定且准则值为区间直觉模糊集的多准则排序方法.给出了区间直觉模糊数之间的距离公式,并定义了区间直觉模糊正、负理想点,通过计算各方案与理想方案和负理想方案的距离,并结合不完全确定的权系数建立线性规划模型,利用matlab求解所得优化模型,得出最优准则权系数,通过比较方案的直觉模糊集与理想方案和负理想方案的距离,得到方案集的排序,最后的数值计算说明了该方法的有效性和可行性.