多指标决策，也称有限方案多目标决策，是在考虑多个指标或属性的情况下，选择最佳备选方案或进行方案排序的决策问题。多指标决策问题在经济管理及工程领域有着广泛的实际背景，例如风险投资项目评估、供应链合作伙伴选择等问题。在对多指标决策问题进行分析时，如果决策信息(一般指指标权重和指标值)是精确或确定数值的，那么已有许多成熟的技术与分析方法。但是，由于客观事物的复杂性和人类思维的模糊性，在实际决策问题中，经常会遇到决策信息具有不完全的情况，例如已知部分指标权重信息或指标权重(指标值)之间线性关系的信息亦或指标值(指标权重)的不确定性语言信息。因此，近年来关于具有不完全信息的多指标决策问题的研究引起了国内外许多学者的重视。本文则是在已有研究成果的基础上，对基于不完全信息的多指标决策方法做进一步深入地研究，主要工作概括如下： (1)对于不完全信息的多指标决策问题或多指标群决策问题，提出了四种决策分析方法。针对指标权重信息不完全且指标值信息完全的多指标决策问题，分别提出了线性规划方法和理想点方法；针对指标权重与指标值信息均不完全的情况，提出了一种二次规划方法；针对指标值为区间数且指标权重信息不完全的多指标决策问题，提出了理想点方法；针对指标权重与指标值信息均不完全的多指标群决策问题，给出了线性规划方法。 (2)对于不完全信息的语言多指标决策问题，提出了两种决策分析方法。具体地，针对指标权重信息不完全且指标评价值为语言信息的多指标决策问题，提出了一种线性规划方法；针对指标权重信息部分未知且指标评价值为语言信息的多指标决策问题，提出了一种非线性规划方法。 (3)为了解决不确定性语言信息的群决策问题，分别提出了不确定语言有序加权平均(ULOWA)算子、不确定二元语义有序加权平均(UTOWA)算子、不确定二元语义有序加权几何(UTOWG)算子，并基于提出的语言信息运算算子，给出了多指标群决策方法。该决策方法具有概念清楚和计算简单等特点，和以往的语言算子比较，保证了决策过程中决策信息的一致性，适用于专家权重信息、指标权重信息和指标评价值均为不确定性语言变量的情况。 (4)对于基于残缺判断矩阵的决策问题，给出了三种决策分析方法。具体地，针对基于残缺互补判断矩阵的多指标决策问题，给出了一种决策分析方法；针对基于残缺语言判断矩阵的群决策问题，首先提出了一种扩展的二元语义有序加权平均(ETOWA)算子，然后基于此算子，给出了群决策方法，该方法具有概念清晰和简洁可行等特点，和以往的语言算子比较，保证了决策过程中决策信息的一致性，适用于专家权重信息和方案偏好信息均为语言变量的情况；针对基于残缺互补判断矩阵、残缺互反判断矩阵和残缺语言判断矩阵的群决策问题，提出了残缺互补判断矩阵和残缺语言判断矩阵之间的转换函数，并给出了一种群决策方法，该转换函数有效地将语言判断信息转化为模糊互补判断信息，决策者事先对任意两个方案优劣关系做出的判断经数学变换之后并没有被改变。 在论文最后，总结了本文的主要研究成果和创新之处，在此基础上，对后续研究工作的开展提出了建议。