多属性决策(MADM)指在衡量多个属性的情况下,对有限个备选方案进行排序或择优的决策问题,是现代决策科学的一个重要研究方向,其理论和方法在军事、科研、工程、经济、管理等诸多领域中都有着广泛的应用。然而,由于决策问题的关注对象多为复杂且具有一定不确定性的客观事物,同时人类思维亦有一定的模糊性,在两者共同影响下决策者很难完全客观且精确的描述其对事物的看法,故传统决策方法通常依赖于数学中的近似算法,这样可能导致决策过程代价高昂而决策结果却不准确。因此在不确定环境下,实用的决策工具应具备处理模糊信息的能力。在一系列模糊工具中,由于区间直觉模糊集的隶属度函数和非隶属度函数都是区间型的,能更细腻、更直观的描述决策者提供的不确定信息,因此区间直觉模糊环境下的决策问题有较高的研究价值。此外,随着模糊多属性决策方面理论研究的逐步深入,相应的决策方法日益复杂,如何将复杂的决策方法以直观易懂的形式呈现给决策者亦成为研究的方向之一,故有必要对集结了各决策工具的决策支持系统进行更深入的研究。　　 本文针对区间直觉模糊多属性决策问题及其在线决策支持系统探讨了以下几个问题:　　 (1)在多属性决策过程中,若决策者以区间直觉模糊偏好矩阵的形式给出属性权重,首先提出积型规范化权重向量的概念,并基于积型区间直觉模糊偏好关系给出区间权重范围求解方法及其相应的目标规划模型,最后通过两个实例验证了该方法的有效性;　　 (2)以区间数的定义为基础,提出Type-Ⅱ区间数的概念;定义了Type-Ⅱ区间数可能度公式,并基于该公式给出一种Type-Ⅱ区间数的排序方法,该方法解决了区间权重范围无法排序的问题,最后通过实例验证了该排序方法的可行性和有效性;　　 (3)设计并实现了具有良好扩展性的在线决策支持系统,为前述决策方法提供实用化平台。