1、在模糊環(huán)境下的決策分析中，決策者通常要對模糊數(shù)進行比較和判別。模糊數(shù)的排序不是通常意義下的全序關(guān)系，而是格結(jié)構(gòu)下的偏序關(guān)系，因而關(guān)于模糊數(shù)的排序理論和方法就成為模糊決策問題的重要而艱難的任務(wù)之一。與模糊集相比較，Vague集能表達內(nèi)容更為豐富的模糊性信息。本文主要對模糊數(shù)的排序和Vague集在多準則決策中的應(yīng)用作了較為深入的研究。
　　 首先，介紹了模糊數(shù)和Vague集的概念及基本運算性質(zhì)。對模糊數(shù)排序的經(jīng)典方法作了簡要的介紹，

2、同時提出兩種模糊數(shù)排序的新方法：一種是將模糊數(shù)的截集確定的一個三角形的面積作為截集(區(qū)間)的測度，利用此測度的積分構(gòu)造了一種模糊數(shù)排序指標，給出了排序算法；另一種是基于模糊數(shù)中心的排序方法，并研究了模糊數(shù)排序的一些性質(zhì)。最后用實例與已有的排序指標進行比較，體現(xiàn)出新指標的優(yōu)越性。
　　 其次，介紹了模糊條件下多準則決策問題的Vague集方法，指出了采用Vague集進行多準則模糊決策的現(xiàn)有記分函數(shù)的不足。根據(jù)Vague集隸屬度、非隸