由于专家经验和专业知识的局限性和决策环境的复杂性,不确定性现象广泛存在于实际决策问题中。如何应用合适的理论和方法来处理这类不确定性现象变得十分必要和迫切。模糊集为处理决策过程中的认知不确定信息提供了有效的定量表征工具。直觉模糊集作为模糊集的扩展,因其描述不确定信息的粒度更细致、更有效,因而被成功运用于解决实际决策问题。并且,随着科技的高速发展,考虑实际决策问题更多是动态发展的,因此动态多属性群决策问题得到了广发关注。本文在研究现有直觉模糊多属性决策方法的成果时,受到了已有成果的启发,提出了直觉模糊环境下新的多属性群决策方法并将其推广到语言直觉模糊决策环境。论文主要工作如下:1.动态不确定属性权重直觉模糊决策问题的研究:提出了基于分数阶积分的动态直觉模糊属性权重求解模型;给出了直觉模糊心理距离测度和心理距离测度的计算模型,并研究其性质和优点;提出了基于分数阶积分和直觉模糊心理距离测度的直觉模糊多属性决策方法。2.动态不确定时间权重决策问题的研究:提出了从主客观综合的角度出发,同时考虑“重现在轻过去”的思想求解动态时间权重;提出了基于直觉模糊动态时间权重的多属性决策方法。3.基于距离测度决策方法的研究:基于现有的语言规模函数,提出了敏感性更高的语言规模函数;进而提出了语言直觉模糊改进的距离测度,给出了改进的距离测度的计算模型,并研究其性质和优点;利用非线性高斯函数和改进的距离测度定义了新的语言直觉模糊相似性测度,并给出了数学计算模型;提出了基于语言直觉模糊心理距离测度和相似性测度的多属性决策方法。最后,将本文提出的多属性决策方法应用于以往的实例,进行对比分析,体现所提方法的实用性和可行性。