在众多决策问题中,由于人们认知能力的局限性以及决策环境的复杂性,传统模糊决策工具已无法胜任复杂场景下的决策要求。作为经典模糊集的拓展,区间对偶犹豫模糊集及其拓展形式不仅能刻画决策信息的犹豫性、模糊性指标,亦能兼顾决策者的多维偏好。其研究可丰富模糊决策理论,有助于提高复杂场景下的决策准确度。本文以区间对偶犹豫模糊理论为基础,探究了几种具有区间对偶犹豫模糊信息的多属性决策方法,具体内容及主要创新总结如下:一、研究了基于改进DEMATEL的区间对偶犹豫模糊多属性决策方法。定义了新的区间对偶犹豫模糊数得分函数、精确函数,并给出相应的比较规则。通过对DEMATEL引入决策偏好系数,提出了一种基于中心度、原因度参量的属性权重确定方法;同时,为避免决策者的行为偏好对距离刻画带来的主观影响,重新定义了广义区间对偶犹豫模糊距离测度;最后,通过一具体实例,验证了上述方法的有效性。二、研究了基于概率区间对偶犹豫模糊语言集的多属性决策方法。在区间对偶犹豫模糊集的基础上,综合了概率语言集与概率模糊集的决策优势,定义了概率区间对偶犹豫模糊语言集,给出了相应的运算法则,并研究了其相关性质;其次,分析了现有模糊语言变量比较规则的缺点,提出了改进的语言变量比较方法;利用广义Shapely值将Choquet积分推广到概率区间对偶犹豫模糊集成算子,为处理具有大规模、多指标的模糊偏好信息,且要素关系非完全独立的多属性决策问题提供行之有效的办法。三、研究了基于区间三角对偶犹豫模糊数的多属性群决策方法。首先,指出了三角模糊信息处理多属性决策问题的现实缺点,并给出相应的分析依据;然后,基于三角直觉模糊数与区间对偶犹豫模糊数的概念,提出区间三角对偶犹豫模糊数的概念,并给出相应的运算法则;其次,研究了两类Heronian平均算子的性质,并将其应用到区间三角对偶犹豫模糊信息的集结;最后,介绍了基于该模糊数具体的决策方法,并通过工厂机床的选购问题,进一步验证所提方法的合理性及广泛适用性。最后,对本文研究工作加以总结,并对未来可继续研究并完善的方向进行预期。