随着社会经济的不断发展,决策问题变得越来越复杂。为了做出最优决策,往往需要对候选方案进行多方面的评价。作为管理科学与工程学科相关研究中的重要分支,多属性决策理论和模型已经被广泛应用于社会经济与管理的各个领域。所谓多属性决策,是指根据一系列准则对候选方案进行评估,进而选择最优选项。近年来多属性决策理论得到了国内外学者的广泛重视,并且在投资方案选择、疾病诊断、供应商选择以及人们的日常生活中得到了广泛的应用。随着决策问题和决策环境日益复杂,如何提高决策的可靠性、科学性是现代决策科学一个基础性的重要问题。由于决策是由信息驱动的,即信息驱动管理决策,所以如何有效地表达、管理、集成专家的决策信息是多属性决策领域研究的热点问题。利用多属性决策理论解决决策问题时,首先需要准确地表达决策者的评价信息。由于决策问题的复杂性、模糊性以及人类认知过程的局限性,决策者很难利用精确值来表达他们的决策意见。在多属性决策问题中,直觉模糊集、毕达哥拉斯模糊集以及广义正交模糊集已经被广泛地用来表达专家的决策信息。由于直觉模糊集、毕达哥拉斯模糊集以及广义正交模糊集同时具备隶属度和非隶属度,所以这三类模糊集又被统称为正交模糊集。基于正交模糊决策信息的多属性决策方法的研究已经取得了丰硕的研究成果,尤其是基于直觉模糊决策信息的多属性决策方法已经日益成熟。但是基于毕达哥拉斯模糊集和广义正交模糊集的多属性决策问题尚未被广泛研究。所以本文进一步深入研究正交模糊信息的集成方法和多属性决策方法。从毕达哥拉斯模糊集入手,提出毕达哥拉斯模糊信息集成算子,并在此基础上提出新的多属性决策方法。进一步研究广义正交模糊信息的集成方式,提出一系列广义正交模糊信息集成算子,并将这些算子应用到多属性决策中。本文的主要工作和创新点在于:(1)研究了毕达哥拉斯模糊信息集成的方法。为了反映属性之间的相关关系,将Bonferroni平均算子应用到毕达哥拉斯模糊信息的集成中,提出了毕达哥拉斯模糊Bonferroni平均算子,并且应用到解决多属性决策问题中。此外,考虑到多个属性之间存在相关关系的多属性决策问题,将毕达哥拉斯模糊Bonferroni平均算子进行了推广和拓展,提出了一簇广义毕达哥拉斯模糊Bonferroni平均算子和双广义毕达哥拉斯模糊Bonferroni平均算子。基于幂算子,给出了能够消除专家给出的不合理的决策带来的负面影响的区间值毕达哥拉斯模糊集结算子,并且将其应用到多属性决策。给出了基于Schweizer-Sklar范数的毕达哥拉斯模糊运算的规则和信息集成方式,并且系统性地分析了它们的性质。(2)给出了基于Maclaurin对称平均和Muirhead平均的广义正交模糊信息的集成算子,研究了这些算子的性质,给出基于这些算子的决策方法,并应用到实际的多属性决策问题中。考虑到在某些复杂的多属性决策问题中,决策者偏好使用区间值来表示评价值的隶属度和非隶属度,受到区间值直觉模糊集和区间值毕达哥拉斯模糊集的启发,将广义正交模糊集进行了拓展,提出了区间值广义正交模糊集的概念。给出了区间值广义正交模糊集的定义和比较法则,并基于Dombi范数给出了区间值广义正交模糊数的运算法则。进一步给出了基于Muirhead平均算子的区间值广义正交模糊集成算子。进一步研究在犹豫模糊环境下和广义正交模糊环境下的决策问题,提出新的广义双犹豫模糊信息的集成算子,研究基于广义双犹豫模糊信息的多属性决策问题。(3)研究了基于广义正交模糊语言决策信息的多属性决策方法。将广义正交模糊集分别与语言变量和不确定语言变量相结合,利用广义正交模糊数表示语言变量和不确定语言变量的隶属度和非隶属度,给出了区间值广义正交语言集和广义正交不确定语言集的概念。提出了区间值广义正交语言数和广义正交不确定语言变量的比较法则以及运算法则。基于Muirhead平均算子,提出了区间值广义正交语言信息的集成算子,并研究了这些算子的性质。基于Heronian平均算子,给出广义正交不确定语言变量的集成算子。分别给出了基于广义正交语言信息和不确定语言信息的多属性决策方法。通过实例分析,该方法的有效性得到验证。