自1999年Molodtsov提出了软集的概念以来,软集理论受到国内外学者的重视,其应用越来越广泛。过去很多学者运用不同的软集理论对决策问题进行了研究,然而,当前基于模糊软集、直觉模糊软集的决策问题在处理某些特殊情况时,存在一些难以处理的问题,实际运用效果较差。通过对软区分矩阵和水平软集的进一步深入研究,将经典软集的决策问题拓展到模糊软集和直觉模糊软集,应用水平软集将模糊软集、直觉模糊软集转化为经典软集,再结合软区分矩阵去解决某些模糊软集和直觉模糊软集中不能解决的决策问题,丰富了模糊软集、直觉模糊软集和区分矩阵理论。本文的主要工作包括:(1)通过在模糊软集中引入水平软集,用软区分矩阵来处理决策问题。首先,分别利用模糊软集的水平软集和直觉模糊软集的水平软集,将直觉模糊软集和模糊软集转化为经典软集;其次,引入软区分矩阵的概念,结合模糊软集的水平软集和直觉模糊软集的水平软集,分别提出了基于软区分矩阵的模糊软集决策算法和基于软区分矩阵的直觉模糊软集决策算法来处理不同的决策问题,并分别例证了算法的可行性。(2)结合前面两种不同的算法,设计出一个购房辅助决策系统,该系统可以起到辅助购房的作用。首先根据购房者对于不同房产的不同参数喜好程度,整理成房产的模糊软集或直觉模糊集数据,对该数据用基于软区分矩阵的模糊软集决策算法或基于软区分矩阵的直觉模糊软集决策算法进行计算分析,从分析结果中得到购房者根据自己对不同购房参数喜好程度所选住房的最优顺序,供购房者参考。该系统为购房辅助决策系统未来的发展提供了一个全新的切入角度,既可以提高销售人员的工作效率,也可以节省购房者的时间。