1、模糊環(huán)境下的隨機(jī)多準(zhǔn)則決策即模糊隨機(jī)多準(zhǔn)則決策是多重型不確定性多準(zhǔn)則決策的一個重要研究分支，是變幻莫測的復(fù)雜社會中常見的一類問題。簡而言之，它處理多個方案在多個準(zhǔn)則上取值為模糊隨機(jī)變量時，如何選優(yōu)、排序或分類的問題。在實(shí)際決策過程中，由于決策環(huán)境的復(fù)雜性與決策者主觀認(rèn)知的不確定性，往往導(dǎo)致方案準(zhǔn)則值為模糊隨機(jī)變量甚至缺失以及準(zhǔn)則權(quán)重、狀態(tài)概率、決策者偏好、決策者風(fēng)險態(tài)度等參數(shù)不確定或不能完全確定。這些問題，目前很少關(guān)注。因此，系統(tǒng)研究它

2、們具有較高的理論價值；將上述研究成果應(yīng)用于公共事業(yè)管理活動中，輔助相關(guān)管理人員決策，以優(yōu)化決策過程，降低決策風(fēng)險，改善決策效果，具有重要的實(shí)踐意義。為此，本文在全面、深入分析相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，對模糊環(huán)境下信息不完全的隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法進(jìn)行了系統(tǒng)研究。主要工作及創(chuàng)新如下：
　　 (1)對不確定性多準(zhǔn)則決策的基礎(chǔ)理論進(jìn)行了初步探討，取得了一些階段性成果。根據(jù)復(fù)雜程度，將不確定性信息分為單純型不確定性信息與多重型不確定性信息；定義了梯

3、形模糊隨機(jī)變量、區(qū)間值模糊隨機(jī)變量、直覺模糊隨機(jī)變量、語言隨機(jī)變量；給出了不完全狀態(tài)概率信息形式；系統(tǒng)總結(jié)了期望效用值、隨機(jī)模擬技術(shù)、隨機(jī)支配規(guī)則、信息集結(jié)算子四種常見的隨機(jī)變量處理方法；厘定了隨機(jī)多準(zhǔn)則決策的概念，在此基礎(chǔ)上，初步確定了隨機(jī)多準(zhǔn)則決策的分類體系，并定義了不同類型的隨機(jī)多準(zhǔn)則決策。上述成果形成了本文研究的基本理論與方法。
　　 (2)針對狀態(tài)空間一致、狀態(tài)概率與準(zhǔn)則權(quán)重均為不完全信息且準(zhǔn)則值為模糊隨機(jī)變量的多準(zhǔn)則

4、決策問題，提出了六種決策方法。根據(jù)不同類型模糊隨機(jī)變量的特征，拓展了有序加權(quán)平均算子、模糊集截集、系統(tǒng)偏差分析、累積前景理論、記分函數(shù)、區(qū)間數(shù)運(yùn)算法則與相似度的應(yīng)用范圍，分別提出了基于TC-OWA算子的梯形模糊隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法、基于α-截集的梯形模糊隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法、基于累積前景理論的區(qū)間值模糊隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法、基于記分函數(shù)的區(qū)間值模糊隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法、基于區(qū)間運(yùn)算的直覺模糊隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法與基于相似度的區(qū)間直覺模糊隨機(jī)多準(zhǔn)則

5、決策方法。上述方法為類似問題的解決指明了方向，可以拓展到狀態(tài)空間不一致的情形。
　　 (3)針對狀態(tài)空間不一致、信息不完全且準(zhǔn)則值為語言隨機(jī)變量的多準(zhǔn)則決策問題，提出了兩種決策方法。根據(jù)不同類型語言隨機(jī)變量的特征，拓展了優(yōu)劣勢方法與云模型的應(yīng)用范圍，分別提出了基于優(yōu)劣勢差異的離散型語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法與基于云模型的語言隨機(jī)多準(zhǔn)則決策方法。上述方法為類似問題的解決提供了思路，可以拓展到信息缺失的情形。
　　 (4)通過在