管理的关键在于决策。在实际决策过程中,决策者受知识结构和个人偏好等主观因素的影响,加之决策对象本身的模糊性和不确定性,决策者经常提供各种类型的偏好信息,如:实数型、序关系型、区间数型、二元语义型、互补判断矩阵型、互反判断矩阵型、语言判断矩阵型等信息。偏好信息的多元化提高了决策的灵活性和实用性,同时也使不同偏好信息的决策方法成为一个新的课题。如何把决策者提供的信息利用信息集结算子进行有效的集结,如何把决策者给出的不同偏好信息转化为同一偏好信息,进而更好的进行决策已成为国内外学术界研究的热点课题。　　本文具体研究内容如下:　　(1)有序加权几何平均(OWGA)算子是一种能有效地集结数据信息的方法。在多人决策中,有时需要不同专家对决策方案进行两两比较给出互反判断矩阵的偏好信息,为了综合多个专家给出的有效信息,可以利用OWGA算子对互反判断矩阵进行集结处理。本文研究了集结而成的组合判断矩阵保持互反特性的条件。最后进行了实例分析,验证了本文的结论。　　(2)本文提出了语言判断矩阵转化为互反判断矩阵的方法,讨论了语言判断矩阵和转化后的矩阵之间的性质及一致性问题,得到了一些有益的结论,并做出了相关的证明。文章同时提出了把语言判断矩阵、区间数、二元语义判断矩阵转化为效用值的方法。从相对熵的概念出发,提出了一种相对熵最优化的集成模型,给出了模型的解,得到了最优排序方法。