为了解决在复杂环境下决策困难的问题,本文借助Vague集描述不确定信息的优势,研究Vague多属性群决策模型。在目前的Vague多属性群决策研究中,权重求解和信息集结是学者们的研究重点。在权重求解的研究中,已有研究关注于专家权重或属性权重,很少有研究考虑Vague评价值的权重,然而在信息集结的过程中是以Vague评价值为单位的,因此考虑Vague评价值的权重也是必要的。通过Vague评价值的权重可以看出各个Vague评价值在信息集结过程中的重要程度,及其对最终结果产生影响。在信息集结的研究中,当前的信息集结算法大都没有考虑Vague集未知度的再分配问题,因此得到的结果不能完全表示原始评价信息。针对Vague多属性群决策模型中权重求解及信息集结存在的问题,本文在求解Vague评价值权重的基础上,通过证据理论融合Vague评价信息,进而获得一种基于证据理论的Vague多属性群决策信息集结算法。首先,本文利用改进证据理论中求解证据权重的思想,基于相似度求解Vague评价值权重。其次,本文分析Vague集与证据理论之间的数学关系,通过证据理论融合Vague评价信息来获得每一方案的最终Vague评价值,内容包括专家集证据信息集结和属性集证据信息集结。专家集证据信息集结时,先求解各Vague评价值的权重并进行加权修正,接着使用证据理论融合加权平均Vague评价值得到综合Vague评价值。属性集证据信息集结时,先求解各综合Vague评价值的权重并进行加权修正,接着使用证据理论融合加权平均综合Vague评价值得到最终Vague评价值。最后,利用记分函数求得每一方案的得分并排序,从而得到最优方案。在得到信息集结算法后,论文以工业互联网平台联合建设为例,在得到初选联合建设方案的基础上,基于专家打分结果运用本文的方法得到最优联合方案。为了验证了本文方法的合理性和优越性,采取对比研究得到了满意的结果。