复杂模糊信息的表达形式主要有直觉模糊集、犹豫模糊集和犹豫模糊语言集等,它们能灵活的表征决策过程中的模糊和不确定性以及定性的决策信息。本文的主要目标是深入系统地研究基于这些复杂模糊决策信息的智能计算与决策方法并将这些理论与方法应用于决策实践,主要研究内容包括：　　(1)清晰的阐述和归纳了本文所研究的复杂模糊决策信息的表达形式，主要包括直觉模糊决策信息、犹豫模糊决策信息和犹豫模糊语言决策信息；并对这些复杂模糊决策信息的运算法则和对比法则进行了详细的介绍。结合直觉模糊集的减法和除法运算法则，首次提出了犹豫模糊集的减法和除法运算。　　(2)提出了直觉模糊决策信息和犹豫模糊决策信息的一系列混合加权集成算子。这类混合加权集成算子不仅能够同时对复杂模糊决策信息本身及其位置进行加权,而且具备了幂等性、有界性等优良性质。此外，还将这些混合集成算子应用于处理实际的多属性决策问题中。　　(3)在分析犹豫模糊决策信息的现有距离测度和相似性测度的缺陷的基础上，进一步提出了犹豫模糊决策信息的一些新的距离和相似性测度，丰富和完善了犹豫模糊信息的测度理论。此外，针对定性决策问题中的犹豫模糊语言信息，初步建立了犹豫模糊语言决策信息的测度理论的理论框架。　　(4)提出了直觉模糊层次分析法的完整的理论框架体系；并进一步研究了基于直觉模糊权重的直觉模糊偏好关系的积性一致性。此外，给出了一种生成直觉模糊偏好关系优先权的新的计算公式。　　(5)引入了犹豫模糊偏好关系,并研究其积性一致性及非一致性修正算法,给出了基于犹豫模糊偏好关系的群体共识达成的算法。　　(6)详尽的研究了基于犹豫模糊决策信息和犹豫模糊语言决策信息的妥协决策方法,通过与其他决策方法的比较,阐述了妥协决策方法在求解复杂多属性决策问题中的优越性。最后，将这些妥协决策方法应用于实际的决策问题中。　　本文的研究能够丰富和完善复杂模糊决策信息的理论体系，其在供应链管理、质量管理、人力资源管理、绩效评估、机器学习、数据挖掘、医疗诊断等诸多领域有重要的实际应用价值。