20世纪80年代以来,多准则群决策理论在管理决策领域得到了快速发展和广泛应用。然而,随着科技的不断进步和经济的迅猛发展,信息类型也愈加复杂多样、不断地动态变化。在这样的决策环境下,如何制定出合理有效的权重确定机制、集结决策过程中个体决策信息、处理多种数据类型混合的信息、从变更的时序信息中获取动态决策规则,已成为管理决策问题所面临的重点和难点。以往研究针对权重信息已知或部分已知的多准则群决策理论与方法取得较大进展,但对于权重信息未知情况下研究还不够深入,并多将信息来源归结为单个阶段,欠缺对时序信息的研究。本文充分考虑了决策者主观柔性管理决策,针对含有直觉模糊信息多准则群决策过程,分别从决策权重设定和信息集结规则获取两个方面由个体决策到群决策、单一数据类型决策到混合数据类型决策、静态决策到动态决策循序渐进地探讨含有直觉模糊信息多准则群决策的理论和决策方法。构建了含有直觉模糊信息的决策模型,提出了相应的敏感性分析方法,在此基础上进一步研究了供应商选择决策问题。本文主要研究内容及研究成果包括:(1)通过分析现有直觉模糊距离测度可能带来的信息混淆,将直觉模糊相关系数理论引入多准则决策中,提出一种新的基于直觉模糊相关系数的多准则决策方法以降低基于距离测度的信息损失,并与基于直觉模糊距离测度决策方法进行对比研究。通过构建备选方案与理想方案总偏差规划模型客观确定准则权重,基于直觉模糊相似测度的视角提出单一数据直觉模糊多准则决策方法。(2)利用相关系数的优势进一步构建直觉模糊相关系数偏差的准则权重确定模型,解决了准则间的相关性和冗余性的不足,并利用数值实验进行了对比分析,研究结果表明该方法有效消除准则间多重共线性对决策结果造成的影响。(3)考虑到经济管理实际中的信息往往是多种数据类型混合,数据间存在不可公度性,提出一种混合VKIOR直觉模糊多准则群决策方法,处理主观评价为直觉模糊信息的决策问题。考虑到决策者的主观意愿,以决策矩阵为纽带,分别构建在权重信息未知条件下的基于信任度函数的决策者权重确定模型和决策准则偏差最小非线性优化模型,提出一种基于原始决策信息的客观权重获取方法。通过数值实验比较了基于混合VIKOR模型和基于TOPSIS模型的决策效果,并采用敏感性分析得到准则权重信息微小扰动对决策效果的影响。从理论分析、数值实验、敏感性分析三个维度论证了混合VIKOR模型在处理含有直觉模糊的混合类型多准则群决策中能取得比较好的效果。(4)研究了考虑时序信息的直觉模糊动态集结与决策方法,从如何寻找合理有效处理个体决策矩阵客观确定权重角度出发,方案集和准则集不变,评价值随时间变化来探讨多阶段动态直觉模糊多准则群决策问题,同时给出一系列新的处理动态多准则群决策问题的权变方法。通过数值实验对比分析及敏感性分析表明所提出的方法较大的提高了决策效率,使得决策过程更为简单、直观。(5)研究了供应商选择多准则群决策问题,由于决策过程的复杂性及不确定性,决策者主观判断信息难以用精确数表达,采用直觉模糊数能够柔性测度刻画决策者主观意愿。通过文献统计的方法构建供应商选择评价准则体系,分别从静态环境和动态环境两个视角对含有直觉模糊评价信息的供应商选择决策问题构建决策模型。理论研究与实践背景相结合,将本研究中的理论成果应用到管理决策问题中,为采购企业提供有效方法支持。