由于决策问题在实际生活中的多样性,专家很难用精确的数值来表示评估意见,为此,区间模糊集、直觉模糊集和犹豫模糊集等模糊集的扩展理论被相继提出并用于决策问题的分析。概率犹豫模糊集是犹豫模糊集的一种扩展,它可以更准确地模拟决策者给出决策信息时的犹豫不确定,因此基于概率犹豫模糊信息的决策方法更加真实有效。PROMETHEE（即偏好顺序结构评估法）是一种解决多属性决策问题的优先级别方法,其关键在于构造偏好函数并建立优先关系,然后通过出入流及净流来确定方案的排序。本文将经典PROMETHEE方法引入到概率犹豫模糊环境中,利用概率犹豫模糊集的相关测度研究概率犹豫模糊信息下的PROMETHEE决策方法。本文研究的主要内容及创新点如下:（1）为避免决策信息的丢失,基于概率犹豫模糊元间的元素个数不同和概率信息不完整,提出整体犹豫度的定义,并得到三种新的概率犹豫模糊距离;然后根据所提出的距离得到一种新的概率犹豫模糊熵,并给出新的概率犹豫模糊距离和熵确定属性权重的方法;为了进一步比较概率犹豫模糊元的大小,本文给出了概率犹豫模糊可能度的定义,并证明概率犹豫模糊可能度满足规范性、互补性及传递性等。（2）根据PROMETHEE I决策方法的特点,首先基于概率犹豫模糊汉明距离利用最大偏差法得到属性权重,其次通过高斯准则和概率犹豫模糊汉明距离构造优先函数,进而计算偏好指数和出入流并通过其排序原则得到方案间的部分排序。在概率犹豫模糊环境下的PROMETHEE II方法中,先用概率犹豫模糊欧氏距离确定属性权重,然后利用概率犹豫模糊可能度构造优先函数,从而计算偏好指数和出入流及净流得到方案间的全序关系。对于使用区间排序的PROMETHEE III方法,首先根据概率犹豫模糊熵用于确定属性权重,其次利用概率犹豫模糊欧氏距离构造优先函数,进而计算偏好指数和出入流及净流得到方案间的序关系。（3）对于得到的概率犹豫模糊ROMETHEE I、II和III决策方法,分别给出了具体的决策步骤,并进行了算例的纵向对比分析,阐明了本文所提方法的合理性与可行性。除此之外,在对比分析中添加基于PROMETHEE III中算例的PROMETHEE I、II和III方法的横向比较,并说明了本文3种方法的适用情况。