多属性群决策问题的实质是在多个属性、多个决策者共同参与下,对方案进行排序或择优的过程。然而在现实决策问题中,经常会遇到决策信息模糊不确定的情况,原因在于客观现实和人类思维的模糊性和不确定性,所以有必要通过模糊集的形式来表示决策信息。模糊群决策问题在我们的生活中发挥着很重要的作用,针对这类问题的理论与方法广泛应用于经济、科学、军事和工程等诸多领域。本文主要针对区间二型梯形模糊多属性群决策问题提出几种决策方法。共分六章:第一章,主要介绍多属性群决策方法的研究背景及意义,并阐明了本文的主要研究内容。第二章,主要介绍区间二型梯形模糊数和直觉梯形模糊数的概念、运算法则以及大小比较方法。第三章,主要研究基于区间二型梯形模糊相似测度的多属性群决策问题。首先,分析现有区间二型梯形模糊相似测度计算模型的不足之处,提出新的计算模型,基于区间二型梯形模糊数的周长、面积、负指数距离定义一种新的区间二型梯形模糊相似测度,讨论其性质。接着基于该相似测度构建区间二型梯形模糊群决策专家权重和属性权重确定模型,同时提出一种基于该相似度公式的多属性群决策方法。最后,通过投资方案选择案例说明该方法的可行性和有效性。第四章,主要研究基于扩展TOPSIS的区间二型梯形模糊群决策方法,针对属性值和属性权重均为区间梯形二型模糊数形式且专家权重完全未知的多属性群决策问题,提出一种专家权重确定模型。并利用模糊数质心的内心坐标和Euclidean距离法来对区间梯形二型模糊数的大小进行排序。同时提出一种基于TOPSIS的区间二型梯形模糊多属性群决策方法,并通过案例分析来说明该方法的可行性和合理性。第五章,主要研究基于直觉梯形模糊数的多属性群决策方法,并给出基于α-截集,β-截集及连续区间有序加权平均(COWA)算子的连续直觉梯形模糊平均算子(CITFA),并定义一种新的连续直觉梯形模糊相似测度,基于该相似测度构建群决策专家权重和属性权重确定模型,进而提出一种基于连续直觉梯形模糊相似测度的多属性群决策方法。最后对案例的计算结果进行灵敏度分析,分析决策者态度参数λ对专家权重、属性权重以及方案排序值的影响,并将该方法应用于投资方案选择群决策问题中。第六章,对全文进行总结,并对未来的研究进行了展望。