模糊多属性决策是现代决策理论研究所重点关注的课题.在模糊环境下,由于信息的不确定性和不完整性,属性值通常采用模糊数表示.随着决策理论与方法研究的深入,决策信息的模糊性进一步采用直觉模糊数刻画.但是,由于不规则直觉模糊数的运算很复杂,直接影响在实际中的应用.因此用简单或规则的直觉三角模糊数或直觉梯形模糊数去近似或表达复杂直觉模糊数,成为有待于研究的新课题.本文主要研究内容及取得的成果如下:　　 (1)在保持模糊数质心横坐标不变的前提下,以对称梯形模糊数与一般模糊数的欧几里德距离最小为目标函数,建立优化模型,通过求解该模型,得到逼近的对称梯形模糊数.该逼近方法具有保持模糊数的质心、宽度和模糊度不变等优良性质.　　 (2)首先,定义直觉模糊数的参数距离公式.其次,在保持期望值不变的前提下,以两直觉模糊数的距离最小为目标,构建确定逼近直觉梯形模糊数的最优化模型,进而提出一种保持直觉模糊数期望值不变的直觉梯形模糊数逼近方法.最后讨论该逼近方法的平移不变性、数乘不变性和反身性等良好性质.　　 (3)为了克服已有直觉梯形模糊数距离公式的不足,本文基于面积差距提出了一种新的直觉梯形模糊数距离公式,利用TOPSIS方法给出直觉梯形模糊数的排序函数,并提出了一种多属性决策方法.