犹豫模糊集是处理犹豫性，不确定性知识的重要数学工具.多属性决策问题是犹豫模糊集应用的一个重要领域^本文主要提出了犹豫模糊多属性的决策算法，并将其应用到犹豫模糊多属性决策问题的实例中，得到更加合理的排序结果.　　(1)本文考虑犹豫模糊元隶属度给定过程中主观性的影响，引入可允许误差ε来比较犹豫模糊元.基于区间 a≥b可能度的定义，我们提出了犹豫模糊元 h1≥h2可能度 p≥的定义，并且通过可能度的等价定义讨论了可能度具有的良好性质.基于可能度 p≥，进一步提出了犹豫模糊元可允许误差内的字典序，并将其拓展到犹豫模糊集上.此外，我们提出了一种犹豫模糊多属性决策算法，其核心是利用可允许误差内的字典序对不同的候选者进行两两比较.　　(2)为了利用现有排序对提出的算法进行综合的评估，本文定义了排序向量和传递函数，使不同的方法建立在同一个维度内.进一步地，定义了不同排序的可信度并讨论其性质.基于排序向量、传递函数和可信度，建立了综合评估法以对提出的犹豫模糊多属性决策算法进行检验.