群决策是将不同决策者对某一方案的偏好按照某种规则进行集结从而形成的一致群体决策意见的决策活动。但是，在实际决策过程中得到专家一致群体决策意见的情况却微乎其微，这是由专家的水平参差不齐并且对不同问题的偏好存在差别造成的，因而对专家水平进行评价显得尤为重要。在以往的群决策研究中，信息通常是用精确数、模糊数、区间数、语言信息等形式来表述的，但由于它们都是单一数值从而会造成不可避免的信息丢失。为了尽可能降低丢失信息的风险，本文应用直觉模糊集对信息进行表述，它可以同时表示肯定、否定和中立三方面信息，更符合人们对信息的评价标准。本文主要介绍了直觉模糊相似度量和直觉模糊熵的构造方法，并给出了基于直觉模糊信息的多属性群决策专家水平评判的三种评判方法。首先，阐述了群决策、专家水平评判和直觉模糊信息的研究背景与现状，以及研究意义。其次，介绍了直觉模糊集的基本概念、直觉模糊相似度量和直觉模糊熵的定义及构造方法，并对现有的直觉模糊相似度量和直觉模糊熵进行了总结比较分析。再次，针对基于直觉模糊信息的多属性群决策专家水平评判问题，引进了多属性群决策信息体(即决策信息体)，结合直觉模糊相似度量和直觉模糊熵，提出了基于直觉模糊信息的多属性群决策专家水平评判的三种方法，即统计分析法、理想矩阵分析法和直觉模糊熵分析法，并利用这三种方法对一个具体算例中的专家评判水平进行排序，从而说明了这三种方法的可行性、有效性和一致性。最后，对全文进行了总结，指出当前所做工作的优点和不足，以及进一步研究的工作方向。