在群决策过程中,决策者常常以各种形式的偏好关系来表示其对方案的偏好信息。按照某一准则,决策者两两比较n个方案,并给出完整的偏好关系,需要至少比较判断n(n-1)/2次。当n较大时,完成所有判断的工作量较大,决策者给出偏好结果时容易出现失误。另一方面,决策者可能对某些比较把握不足或对较敏感的问题不愿直接表达偏好,而难以给出完整的偏好关系。出于上述两方面原因,实际的群决策过程必须考虑信息不完整的偏好关系,即残缺偏好关系。研究偏好关系在信息残缺情况下的修补、排序及群集结方法,具有重要的理论与实践意义。本文主要研究了残缺模糊偏好关系两种经典修补方法的应用条件及两种新的偏好关系在残缺情况下的群决策方法,具体如下:1.研究了残缺模糊偏好关系两种经典修补方法(迭代法和优化法)的应用条件。对于迭代法,通过证明指出文献中给出的应用条件,即存在n-1个已知非主对角偏好值组成的集合(n为方案数),在这个集合中,每个方案至少被比较过一次,是有问题的,而提出一个新的定理;并给出了一个迭代方法应用的充要条件,在这个充要条件的基础上,提出了便于实际检验迭代方法可行性的图方法,给出实例验证了该检验方法;还提出了迭代修补方法不可用的唯一情况。对于优化法,给出了一个相对于文献更宽松的应用条件,并通过实例验证了该条件;还提出了该修补方法不可用的唯一情况。在上述研究的基础上,提出了利用迭代法与优化法修补残缺模糊偏好关系的新策略。2.研究了基于残缺直觉语言偏好关系的群决策方法。以二元语义表达模型为基础,定义了直觉语言偏好关系、残缺直觉语言偏好关系,及用于对直觉模糊语言值进行大小比较的分值函数与精确性函数,描述了直觉语言偏好关系的几种主要转化属性。然后给出残缺直觉语言偏好关系的优化修补模型,与基于残缺直觉语言偏好关系的偏好信息群集结方法。通过实例表明优化修补模型及群集结方法的有效性,并通过比较分析直觉语言偏好关系与普通语言偏好关系,显示了直觉语言偏好关系所具有的优点。3.研究了基于残缺混合偏好关系的群决策方法。提出一类新型混合偏好关系,在对该类型偏好关系进行一致化处理的基础上,研究了该类型偏好关系在残缺情况下的修补方法,及该类型偏好关系在残缺情况下的群集结方法。实例验证结果表明,所给出方法是有效的,并通过比较分析本文给出的混合偏好关系方案排序方法与文献中的方案排序方法,指出了本文排序方法的优点。