多属性决策是指根据多个属性选择最佳的替代方案或对选项进行排序的问题。它是现代决策科学的重要组成部分,被广泛应用于社会各个领域。然而,随着社会的快速发展,现实决策情境的日益复杂以及决策者的认知局限日益凸显,现有的多属性决策问题存在着复杂性、模糊性以及不确定性等特点。模糊集作为解决多属性决策问题的主要工具之一,被广泛的运用并在后续发展中不断地衍生出新的形式来适应实际决策的需要。在此情境下,立方集的概念被提出,它相较于传统模糊集的优势在于一个集合中同时包含不同形式的模糊评价信息,可以满足决策者在现实情形中对一个评价对象需要同时表达不同形式的评价信息的要求。本文对立方模糊环境下的多属性决策问题进行研究,分别构建了属性值为立方犹豫模糊数、立方直觉模糊数、勾股立方模糊数、中智立方数的多属性决策模型;并提出新的立方模糊变量形式—多值中智立方集,构建了相应的评价模型并应用于高校的学术代表作评价中。本文的主要内容如下:（1）构建基于有序可能度的立方犹豫模糊ELECTRE-Hamacher多属性决策模型。针对评价值为立方犹豫模糊变量的多属性决策问题,首先给出了立方犹豫模糊集有序可能度的概念,然后依据传统ELECTRE方法中的步骤对立方犹豫模糊变量进行处理得到一致矩阵和矛盾矩阵,并结合Hamacher算子来集结矩阵中的信息得出最终判定值,从而构建了基于有序可能度的立方犹豫模糊ELECTRE-Hamacher多属性决策模型。（2）设计基于前景理论和PROMOTHEE的立方直觉模糊多属性决策模型。针对评价值为立方直觉模糊变量的多属性决策问题,在考虑决策者有限理性的前提下,首先根据前景理论对立方直觉模糊信息进行转化,通过选取正负理想解参考点和立方直觉模糊距离测度构建绝对优势矩阵和绝对劣势矩阵,以此来得出不同属性下各方案的绝对优劣关系;利用PROMETHEE法构建了新的相对优势函数和劣势函数来计算各方案的相对优势值和相对劣势值,进而求得各方案相对于其他方案的净流出量和净流入量,在此基础上得出各方案的净流量来确定方案排序。从而构建了前景理论下基于PROMOTHEE的立方直觉模糊多属性决策模型。（3）提出基于前景理论和几何距离测度的勾股立方模糊多属性决策模型。针对评价值为勾股立方模糊变量的多属性决策问题,首先分析了现有勾股立方模糊集的比较工具（包括评分函数和距离测量）的不合理之处,进而提出了勾股立方模糊集几何距离测度;在考虑决策者有限理性的前提下,所提出的方法将隶属度的最大值和非隶属度的最小值分别视为正参考点和负参考点,得出几何距离来构建收益和损失矩阵;引入风险偏好系数来改进原始的前景值表达式,通过平衡正负前景值的比例,给出考虑多种风险偏好的决策者的最终排序结果,从而构建了基于前景理论和几何距离测度的勾股立方模糊多属性决策模型。（4）构造基于相似性测度和真实性测度Hamacher加权集结的中智立方多属性决策模型。针对评价值为中智立方变量、权重未知的多属性决策问题,首先给出了一种新的中智立方集相似性测度的概念,并定义了中智立方集的勾股可靠性测度,根据该测度得出各评价值的权重矩阵;然后根据Hamacher算子给出了中智立方相似性测度和勾股可靠性测度的加权集结公式,并利用公式求出聚合后的最终测度值,从而构建了基于相似性测度和勾股可靠性测度Hamacher加权集结的中智立方多属性决策模型。（5）建立多值中智立方环境下高校学术代表作评价模型。首先提出了新的立方模糊变量表示形式—多值中智立方集,并给出了其基本性质和相关测度的概念;构建了基于论文、专著以及基金项目的高校学术代表作评价指标体系,并设计了其下的三级指标的权重值;根据提出的多值中智立方相似性测度和勾股可靠性测度进行实证分析来解决高校的学术代表作评价问题。并对代表作评价的发展提供了对策建议。本研究不仅完善了立方扩展集的理论框架,丰富了立方模糊多属性决策问题的建模方法,而且拓展了决策者在模糊立方多属性决策研究领域的应用情境,为解决实际生活中的决策问题提供了新的思路和角度。