群决策就是指多个专家针对同一问题从若干个备选方案中选择最优方案的过程。由于群决策能最大限度地减少决策中的不确定因素,这使得已有的群决策方法广泛应用于政治、经济、管理和工程等多个领域。但这些群决策方法大多关注于不同专家关于同一指标集给出评价信息的情形。由于专家的研究背景、知识和经验的差异性,在实际群决策问题中,每个专家有时只针对自己关注的指标给出评价信息,这使得不同的专家之间考虑的指标集有所差异。目前,不同专家考差异化指标集的群决策方法研究虽然已经引起了一些学者的关注,但已有的决策方法对于有效解决不同专家考虑差异化指标集的群决策问题还存在着不足之处,需要进一步进行研究。因此,本文针对不同专家考虑差异化指标集的群决策问题进行了研究。本文在总结和分析国内外关于不同专家考虑差异化指标集的群决策方法的研究现状基础上,对不同专家考虑差异化指标集的群方法进行了深入研究。其研究目的和意义在于：在理论和方法层面上,提出不同专家考虑差异化指标集的群决策方法,将进一步丰富群决策理论和方法,并有效的扩展了群决策方法的应用领域。在应用层面上,所给出的决策方法,能够有效解决物资招标采购、风险投资等实际群决策问题。本文主要开展了以下三个方面的研究工作：(1)提炼不同专家考虑差异化指标集的群决策问题。具体地,本文遵循从简单到复杂、从特殊到一般的研究思路。针对现有研究的薄弱之处,分别对不同专家考虑完全差异化指标集的群决策问题和不同专家考虑不完全差异化指标集的群决策问题进行了研究。(2)针对不同专家考虑完全差异化指标集的群决策问题,本文给出了一种分析方法。具体地,首先,通过对不同专家考虑的完全差异化指标进行有效的合成,构建群体决策时使用的集成指标集；通过集成不同专家给出的指标权重,确定群体关于各集成指标的权重；在此基础上,通过集结不同专家的权重以及他们所提供的评价信息,计算群体关于集成指标的评价值；进一步地,通过计算各方案优于其他所有的方案优势度,确定方案排序；最后,给出算例分析,验证提出方法的可行性与有效性。(3)针对不同专家考虑不完全差异化指标集的群决策问题,本文给出了基于D-S证据理论的分析方法。具体地,首先,利用D-S证据合成方法,通过对每个专家下的指标权重进行合成,得到群体关于指标的权重；然后,通过判断各专家关于方案之间的指标评价值是否相等,确定专家关于每个指标的方案分类。在此基础上,进一步采用D-S证据合成方法,通过对每个专家在对应指标下的评价信息进行集结,计算出群体关于方案或方案集的可信度；进一步地,在计算每个方案最优的综合信任区间之后,采用区间数的可能度方法,确定方案排序；最后,给出算例分析,验证提出方法的可行性与有效性。在论文最后,总结了本文的主要研究成果及结论、局限以及需要进一步展开的研究工作。