在现实生活中,许多问题都涉及一方主体与另一方主体匹配的情形,如男女婚配问题、学校录取问题、人岗匹配问题、知识服务匹配问题等。目前,国内外学者已对双边匹配问题进行了大量研究,并取得了一定的成果。在实际双边匹配问题中,单个的语言术语不能准确地表达匹配主体的偏好,因此匹配主体会在多个语言术语中犹豫。同时由于知识水平、文化背景的差异,匹配主体往往使用多粒度犹豫语言信息表达偏好。而由于匹配环境的复杂性与匹配主体知识的缺乏,匹配主体会提供不完全的偏好信息。基于此,本文对多粒度犹豫语言信息下的不完全双边匹配决策问题进行了研究,主要工作如下:(1)针对匹配主体在匹配过程中提供的多粒度犹豫语言评价矩阵和不完全属性权重信息,提出一种决策方法。首先由匹配主体提供的多粒度犹豫语言评价矩阵计算各属性下的评价离差,使用最大离差法构建优化模型,获得匹配主体的属性权重。基于属性权重,可集成匹配主体的多粒度犹豫语言术语集,获得多粒度语言分布评价,并将多粒度语言分布评价一致化至基本语言术语集上。基于一致化的语言分布评价计算满意度。在此基础上,以最大化匹配主体满意度为目标,构建匹配模型,获得最优稳定匹配。最后以绿色建筑供需主体之间的匹配为例阐明所提出的方法。(2)针对不完全犹豫语言偏好关系,提出了一种优化模型,以最小化调整量为目标,改进最佳加性一致性与平均加性一致性指标,并填补其缺失值。接着,针对匹配主体在匹配过程中提供不完全犹豫语言偏好关系的双边匹配决策问题,结合所提出的优化模型,提出一种决策方法。若匹配主体提供的犹豫语言偏好关系是不一致的或不完全的,使用该优化模型改进其一致性,并填补缺失值。集成改进后的多粒度犹豫语言偏好关系,并将集成后的多粒度语言分布评价一致化至基本语言术语集上,基于一致化的语言分布评价计算满意度。在此基础上,以最大化匹配主体满意度为目标,构建匹配模型,获得最优稳定匹配。最后以人岗匹配问题为例阐明所提出的方法。本文提出的双边匹配决策方法,进一步丰富并完善了基于不完全语言信息的双边匹配决策方法,为解决实际双边匹配决策方法提供新思路。