现实中存在着大量的涉及到公众利益,需要让不同类型的公众参与决策过程并给出针对方案或指标的评价信息的决策问题。在传统的技术环境下,通常是采取仅有少数公众参与的听证会或群决策的形式来解决这类问题。近几年来,随着互联网和移动技术的迅猛发展,可以通过建立专门的互联网平台让公众在线针对决策方案或指标给出评价信息。决策者如何利用大规模公众在线给出的评价信息进行决策是一个值得关注、具有现实意义的研究课题。需要指出的是,与传统环境下的听证会决策或群决策相比,基于大量公众在线给出的评价信息的决策问题常常存在着一些显著的特征,主要体现在:①参与决策的公众人数众多;②通常存在着不同利益的子群体;③需要考虑方案对不同利益子群体的公平性。因此,传统的群决策方法很难解决基于大量公众在线给出的评价信息的决策问题,为此需要针对基于大量公众在线给出的评价信息的决策问题展开研究。本文对基于公众评价信息的决策方法进行了研究,主要开展了以下几个方面的研究工作:（1）在基于公众针对方案给出评价信息的决策问题中,考虑参与决策的每位公众根据决策者预先设定的评价标度集给出针对各备选方案的评价信息,即从决策者预先设定的评价标度集合中选择一个标度作为针对一个备选方案的评价。决策者利用公众针对方案给出的评价信息确定最优方案。为了求解该问题,首先,通过对各子群给出的评价信息进行统计分析,构建针对方案评价标度的概率分布;然后,为了使分布信息能够反映子群体的代表性意见,基于3σ准则,对各子群体的评价信息进行降噪处理;进一步地,基于评价累积分布间的距离给出了针对方案评价的子群公平度的计算公式,基于分布信息融合和TOPSIS思想给出了针对方案评价的公众总体满意度的计算公式;在此基础上,定义正理想方案和负理想方案,并计算各方案与正理想方案的相对贴近度来确定方案的排序。（2）在基于公众针对方案指标给出评价信息的决策问题中,考虑参与决策的每位公众分别依据决策者预先设定的方案评价标度集和指标重要性评价标度集给出针对各备选方案的评价信息和针对各指标重要性的评价信息,即从决策者预先设定的方案评价标度集合中选择一个标度作为针对一个备选方案的评价,同时从决策者预先设定的指标重要性评价标度集合中选择一个标度作为针对一个指标重要性的评价。比基于公众针对方案给出评价信息的决策问题更加复杂的是,由于决策问题中指标的权重未知,因此决策者首先利用公众针对指标重要性给出的评价信息计算出指标权重,进而利用针对方案各指标的评价信息进行决策。为了求解该问题,首先同样构建针对方案评价标度的概率分布;然后,基于3σ准则,对各子群针对方案各指标的评价信息进行降噪处理;之后,基于公众针对指标重要性给出的评价信息确定指标权重;进一步地,计算针对方案各指标评价的子群公平度和公众总体满意度;在此基础上,定义正理想方案和负理想方案,并计算各方案与正理想方案的相对贴近度来确定方案的排序。（3）以基于公众针对阶梯电价的方案给出评价信息的方案选择问题和基于公众针对阶梯气价的方案指标给出评价信息的方案选择问题为例分别对基于公众针对方案给出评价信息的决策方法和基于公众针对方案指标给出评价信息的决策方法进行潜在应用研究,以说明决策方法的可行性及有效性。本文提出的基于公众针对方案给出评价信息的决策方法和基于公众针对方案指标给出评价信息的决策方法,为解决公众参与决策问题提供了可参考的方法。