多属性决策问题在管理、经济、军事等领域都普遍存在.因为人类思维具有模糊性以及决策环境与决策问题的复杂性,决策者经常会采用三角模糊数、区间数、直觉模糊数、梯形模糊数和犹豫模糊集等来描述不确定决策信息.为了使所做的决策尽可能正确,除了需要进一步改进所用的决策方法以外,还需要依靠集体智慧,即进行群决策.而在群决策过程中为了排除干扰,经常会要求专家以匿名的形式参与到决策中去,这就可能导致不同的专家给出的评估值是相同的.模糊多重集允许论域中的元素以相同或不同的隶属度值多次出现,用模糊多重集来描述这种匿名的多属性群决策信息,能够反映最真实的决策情形.由此可知,本文对匿名的多属性群决策方法进行研究具有十分重要的实际意义.具体的内容如下:(1)给出了模糊多重集的优先度的公理性定义和对模糊多重集的预处理办法.提出了三种获取模糊多重集的序关系的方法,分别是从模糊多重元的单个值考虑的有序优先度法、从整体考虑的投影优先度法和兼顾模糊多重元的个体与整体特点的组合优先度法.(2)在属性权重完全未知的情况下,提出了一种新的基于最大偏差法求属性客观权重的方法.(3)将匿名的多属性群决策问题转化为对模糊多重集排序的问题.分别提出了基于有序优先度、投影优先度和组合优先度的匿名的多属性群决策方法.在这三个方法中,构建的都是加型一致性模糊偏好关系.在整个决策过程中保持了决策信息的一致性,从而使决策者达成到了共识.最后对所提的每个方法都通过实例证明了它的可行性和实用性.本文对匿名的多属性群决策方法的研究将有助于完善多属性群决策的理论,丰富不确定决策的理论与方法。