由于决策环境的复杂多样性以及决策者自身理论知识和实践经验的局限性,使得决策信息不确定性趋向繁冗交互化。为了表达更高层次的不确定性偏好信息以及处理决策信息融合、排序问题,本文分别以犹豫二元语义模糊集、犹豫Fermatean二元语义模糊集为决策背景对聚合算子进行探索与研究,其主要内容如下:(1)针对犹豫二元语义模糊信息环境下不同的决策需要,建立相应的聚合算子及决策方法。对于属性权重部分未知的决策信息融合问题,构建了犹豫二元语义广义对偶加权Bonferroni平均算子和犹豫二元语义广义对偶加权几何Bonferroni平均算子,并对其性质以及特殊形式进行相关研究;对于属性可划分的决策问题,给出了划分犹豫二元语义模糊Heronian平均算子,并分析其相关性质和特殊形式。同时,面向不同的决策需求,利用所提的算子设计了两种多属性决策问题求解方法,并在实例分析中讨论所设计方法的有效性和实用性。(2)为扩展犹豫二元语义模糊信息环境下决策信息的表示能力,定义了犹豫Fermatean二元语义模糊集及其运算法则,并构建了其在Archimedean t-范数和s-范数下的加权Bonferroni平均算子及其几何算子。此外利用所提算子设计了一种用于选择投资项目的排序方法,并与其他相关方法进行比较来分析所提排序方法的合理性。