模糊多属性决策是模糊集理论与多属性决策的结合,是决策科学中最为活跃的研究领域之一,广泛地用于解决投资方案、选址问题和项目评估等问题。研究模糊多属性决策问题具有重要的现实意义。本文研究基于毕达哥拉斯模糊语言信息的三种多属性决策方法。提出一种基于区间二元语言毕达哥拉斯模糊信息的MULTIMOORA和ELECTRE方法。首先,结合毕达哥拉斯语言集和区间二元语言变量,提出了关于隶属度,非隶属度和语言变量均为区间值的区间二元语言毕达哥拉斯模糊集。其次,针对传统MULTIMOORA方法中未考虑各模型权重的情况,构建单目标优化模型来确定模型权重。最后,提出区间二元语言毕达哥拉斯模糊信息的MULTIMOORA和ELECTRE方法并且通过企业财务管理绩效案例说明方法的可行性和有效性。提出一种基于区间二元语言毕达哥拉斯主成分分析的TODIM方法。首先,将主成分分析模型扩展到区间二元语言毕达哥拉斯模糊环境并构造区间二元语言毕达哥拉斯主成分分析模型,通过此模型获得属性和决策者的权重。其次,将TODIM方法与区间二元语言毕达哥拉斯主成分分析模型相结合,提出基于区间二元语言毕达哥拉斯主成分分析的TODIM方法。最后,将此方法应用到火灾预防决策案例中并与已知方法进行比较分析,得出该方法的可行性和有效性。提出基于DEMATEL和Heronian算子的区间犹豫模糊语言决策方法。首先,定义区间犹豫模糊语言Heronian的运算法则,并根据新的运算法则定义了四种区间犹豫模糊语言Heronian平均算子并讨论其性质。针对区间犹豫模糊语言属性权重信息未知的多属性问题,利用DEMATEL法确定权重。其次,将区间犹豫模糊语言Heronian平均算子和DEMATEL方法相结合,提出基于区间犹豫模糊语言Heronian平均算子DEMATEL多属性决策方法。最后,通过公司投资项目案例说明方法的有效性和可行性。