多属性决策在军事、工业工程、经济金融等领域有着广泛应用,一直是学术界研究的热点问题。D数理论,作为D-S证据理论的推广,因为扩展了表达不确定信息条件,近几年广泛应用于多属性决策问题中。然而,随着研究的深入,发现D数理论还存在一些缺陷。因此,本文基于不确定环境下多属性决策问题研究背景,从理论上进一步完善D数理论,并结合变形虫仿生算法将其应用于路径寻优研究中,全文共分为五章。第一章主要介绍D-S证据理论,D数理论与多属性决策的发展历史以及他们在目前国内外研究现状,并对本文所研究的主要内容给出相关准备知识。第二章主要研究目前D数融合规则中不满足交换律的问题,并依据D数自身所包含的已知信息,从评估等级以及相应评估等级的信任程度两个角度分别完善D数融合规则。通过应用于环境评估的实例并将结果与前人文献的对比研究表明,本文提出的方法能有效地解决多个D数融合不满足交换律的问题,并可应用于多属性决策问题。第三章主要研究了D数集成公式中存在的一个不足,因为直接忽略最终评估结果的不完备信息而导致融合信息精确度降低并可能导致决策失误。本章依据已经获得的评估结果并提出改进方法,完善了D数理论的集成公式。通过对摩托车表现评估的实际例子验证表明,完善后的理论提高了决策的辨识度。第四章主要研究了D数理论在路径寻优中的应用。将D数理论应用于路径寻优问题中的道路评估指标冲突、道路属性值不完备以及限制必经道路等情况下,结合仿生算法(变形虫算法),分别建立几种情况下的数学模型,并通过数值实验证明建立的模型能有效搜索到不确定环境下的最优路径,而且算法具有较低的复杂度。第五章总结,对于本文研究工作进行了讨论并对未来研究提出了展望。