多属性决策问题广泛存在于经济、管理、社会等各个领域中，如方案优选、工厂选址、资源分配、投资决策、项目评估、质量评估、科研成果评价、人才考核、产业部门发展排序、经济效益综合评价等，因此多属性决策理论及方法有着广阔的应用前景。对多属性决策理论、方法及其应用进行系统的研究具有重要的学术价值和实践意义。基于模糊理论的模糊优选方法是一种用于涉及模糊因素决策问题的优选方法，采用模糊优选方法可以较好地解决方案优选中的模糊性问题。人工神经网络(ANN)具有很强的鲁棒性、容错性、自学习、自组织和自适应性，在决策系统的建模问题上表现了它的优越性，因此ANN也可用于决策对象方案优选问题的求解。本文在分析决策对象系统多属性问题特点及其方法研究现状的基础上，以AHP、模糊理论和人工神经网络理论为基础，对引入模糊优选方法和人工神经网络方法解决洛带JP气藏增压开采方案优选问题进行研究。本文的主要工作如下：(1)基于模糊理论建立了模糊优选模型，对模型建立中的若干关键问题进行研究；(2)运用模糊优选模型对增压开采方案进行优选排序。采用ReO模拟软件对气田的不同增压开采方案进行模拟计算，制定9种开采方案，同时建立方案的指标集，运用层次分析法确立各指标的权重，通过模糊优选模型得到各个方案的优选结果；(3)提出了基于ANN的优选模型和算法步骤，利用MATLAB神经网络工具箱建立了基于BP网络的优选模型；(4)提出了综合利用模糊理论中的模糊优选方法和ANN对增压开采方案进行评价的设计构想，并就二者串连式结合的思路和具体实现方法进行了探讨，建立了基于模糊理论和ANN的增压开采方案优选模型，最后利用该模型实现了增压开采方案的优选，结果证明该结合方法是可行的。