近年来,随着现实生活中移动通讯和电子产品的数字化和普遍化,计算机和网络等信息技术快速发展,致使现代社会中实际问题的数据存在大量的模糊性、不确定性等特征。由此,Molodtsov给出软集的概念作为通用的数学工具去处理实际中的模糊性问题。其后,Maji等许多学者在软集理论和应用领域做许多研究并获得大量的研究成果。研究表明软集为处理不确定数据的知识表示、学习、归纳和挖掘等方面提供了一种有效的处理技术和方法,因此在智能信息处理等领域得到广泛的应用,具有很大的发展潜力。合作博弈是博弈论中一个重要研究内容,联盟结构形成和收益分配问题是合作博弈中一个复杂问题。合理的收益分配是稳定联盟形成的基础,并保证联盟继续合作;反之,收益分配不合理,已形成的联盟将会面临解散的危险。很多研究学者对该理论进行研究,提出多种形式的解概念,为现实中的合作博弈问题提供合理有效的分配方案,使形成的合作联盟能够稳定持久的发展,其应用十分广泛。本文以模糊软集与合作博弈为背景,给出一种模糊软合作博弈模型。对该模型的核心,S-shapley值,S-匹配值等解概念进行定义和描述。新定义的模型根据联盟中各个参与者之间的实质情况,运用新定义的解概念解决收益分配问题,计算过程相对简单,结果比较符合实际。该模型可用来解决现实中规模较大的联盟收益分配问题和具有模糊性的收益分配问题,给出参与者合理的期望收益值;对于市场中的企业联盟建立自己长期稳定的收益分配,也有很好的指导和借鉴。