在社会经济生活中，决策问题无处不在，但随着社会飞速的发展，科技的进步，决策不再是依据某个单独的属性进行决策了，而必须考虑多个属性间的关系，这类决策问题称为多属性决策。多属性决策问题一直以来是决策分析的重要组成部分，多属性决策问题的研究也一直是国内外学者研究的热点。可是在实际的决策问题中，由于决策着本身所掌握知识的有限性或者对问题认识的局限性，往往给出的参考判断条件是不准确，不确定或者模糊的，这时就要针对不确定、不精确、不完备信息的问题进行决策，因此研究不完备信息下的多属性决策问题就具有理论和现实的意义。而证据理论能够通过信任函数和似然函数，解决不确定和不完备信息下的知识表示问题，同时在这些信息的处理上与其它方法相比也具有自身的特点，所以证据理可以应用于现实的决策问题中。本文研究的是基于证据理论的多属性决策问题。首先阐述了证据理论的基本概念和AHP的决策方法，然后分析了冲突悖论产生的原因，提出了一种新的基于证据间距离和可信度的冲突证据处理方法，用一个算例与其它的方法进行对比，结果证明这种新的方法在处理冲突证据时具有一定的优势。并在AHP的决策方法基础之上，提出了一种新的基本概率分配函数的计算和合成方法，此方法能降低原有方法的时间复杂度，其合成结果也具有直观性，接着给出一个应用算例来证明此方法是有效的。最后在群体作业决策平台中，通过一个完整的案例对整个决策研讨进行应用分析，验证了本文的改进方法是合理的，具有实用性的。在决策方法的研究领域，除了本文基于证据理论的层次分析方法以外，还有很多其它的方法，比如粗糙集、模糊集、神经网络、智能机器学习等，今后可以考虑如何把这些方法结合，应用到实际的决策中去。