随着科学技术的不断发展,现代决策问题越来越复杂,决策者很难有效地表达不确定的决策信息.因此各种反映决策者思维不确定性的犹豫模糊集与犹豫模糊偏好关系被相继提出,并广泛应用于社会生活、经济管理、工程管理等诸多领域.本学位论文以犹豫模糊集、区间值对偶犹豫模糊集、积性概率犹豫集和积性概率犹豫偏好关系为理论基础,从以下几个方面对决策方法展开了研究:（1）未知权重下一个新的犹豫模糊多属性决策方法.首先,提出了新的广义犹豫模糊混合加权集成算子,即新的广义犹豫模糊混合加权平均算子和新的广义犹豫模糊混合加权几何算子,并研究了这些算子的性质,分析了它们之间的关系.其次,在权重未知的条件下,基于新的广义犹豫模糊混合加权集成算子,对犹豫模糊多属性决策问题给出了一个新的方法.最后,通过实例验证和与其它方法比较,分析了所提方法的优点,并对算子中的参数作了敏感性分析.（2）基于区间值对偶犹豫模糊幂Heronian集成算子的多属性群决策方法.首先,对于不同的区间值对偶犹豫模糊元,在得分值相同的情况下,引入区间值对偶犹豫模糊二阶中心聚合度函数,以达到进一步比较不同的区间值对偶犹豫模糊元的目的.然后,提出了区间值对偶犹豫模糊幂Heronian集成算子,即区间值对偶犹豫模糊幂Heronian平均算子,区间值对偶犹豫模糊幂几何Heronian算子,以及它们的加权形式,讨论了它们的性质及特例.这些算子不仅能反映集成信息间相互关系,而且可以减少不合理评估值的影响.此外,在权重信息已知或未知的条件下,给出了两种基于区间值对偶犹豫模糊幂Heronian集成算子的多属性群决策方法.最后,通过实例和比较研究验证了该方法的有效性,并关于不同的参数对决策结果的影响作了敏感性分析.（3）积性概率犹豫信息集成及其群决策方法.首先,在积性概率犹豫集概念的基础上,定义了积性概率犹豫元之间的Hausdorff距离,并且讨论了它的性质.其次,鉴于广义Archimedean T模和S模是广义代数模、广义Einstein模和广义Hamacher模的推广形式,给出了广义Archimedean积性概率犹豫元运算法则,并讨论了它们之间的关系.此外,提出了广义Archimedean积性概率犹豫加权集成算子,广义Archimedean积性概率犹豫Choquet积分算子和广义Archimedean积性概率犹豫幂集成算子,研究了它们的性质和一些特殊情况.在此基础上,给出了基于所提算子的多属性群决策方法.最后,通过实例和与相应积性犹豫群决策方法比较,验证分析所提方法的有效性和实用性.（4）基于期望一致性的残缺积性概率犹豫偏好关系的群决策方法.对于残缺概率信息的积性概率犹豫偏好关系,构造了期望一致性的概率计算模型.定义了残缺积性概率犹豫偏好关系期望一致性指标,给出了不一致性优化算法,并提出了基于期望一致性残缺积性概率犹豫偏好关系的群决策方法.该方法既适用于决策信息部分已知的决策问题,又适用于决策信息完全已知的决策问题,而且决策过程中的信息通过模型计算获得,减少了主观与客观的误差.