在社会经济生活中,存在大量多准则决策问题,如区域投资环境评价、企业合作伙伴选择、工程招标、项目评优和物流选址等。但在实际决策中,由于决策问题本身的模糊性、复杂性以及决策者认识的局限性和自身知识的缺乏,决策者很难或者根本不可能给出精确的决策信息,但模糊多属性决策方法很好地解决了这类问题。自从美国学者Zadeh教授于1965年创立了模糊集理论以来,数学的理论与应用研究范围便从精确问题拓展到了模糊现象的领域。1986年保加利亚学者Atanassov教授提出了直觉模糊集的概念。由于直觉模糊集同时考虑真隶属度与假隶属度两方面的信息,使得它在处理不确定信息时具有更强的表现能力,从而能够更加细腻地刻画客观世界的模糊性本质。因此,直觉模糊集理论越来越引起广大学者的关注。本文以直觉模糊集为研究对象,首先针对属性权重信息不完全确定且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题,建立了基于Topsis方法的线性规划模型,从而获得相应的属性权重,最后利用相对贴近度进行排序。其次对一种属性权值完全未知且属性值为区间直觉模糊数的多属性决策问题进行分析,通过使各决策方案属性值的标准差最大的方法来确定各属性的权重。接着提出了一种基于心态指标的区间直觉模糊多属性决策方法,该方法可将区间直觉模糊决策矩阵转化为区间数决策矩阵;并在这种方法的基础上解决了同时包含区间数、语言数、三角模糊数、区间直觉模糊数等模糊信息的混合型决策矩阵的排序问题。最后,在总结全文的基础上,指出了有待于进一步研究的若干问题。