随着决策环境复杂性和决策者认知局限性的日益凸显，当前的多属性决策问题充斥着不确定性、犹豫性、模糊性等特点。模糊集作为一种不确定决策信息的描述工具，经常被应用于表达决策者的偏好信息。本文针对模糊信息环境下的多属性决策问题，以模糊集理论发展历程为逻辑主轴，以多属性决策方法由浅入深为逻辑辅轴，构建了不同模糊环境下的多属性决策模型，将模型应用于中国大学评价体系的实证研究，并基于事实数据的统计分析，实证检验了模型的有效性。
　　首先，研究了广东管理科学研究院、艾瑞深中国校友会网、武汉大学中国科学评价研究中心和上海软科教育信息咨询有限公司等四个知名中国大学评价体系的构成及特点，分析了其存在的问题与不足。
　　其次，构建了基于IFE-TOPSIS的直觉模糊多属性决策模型，将之应用于大学评价体系研究。针对评价值为直觉模糊数的多属性决策问题，基于评价矩阵的直觉模糊熵（IFE）确定属性权重，应用直觉模糊有序加权距离测度，建立了基于IFE-TOPSIS的多属性决策模型，应用该模型对中国大学评价体系与ESI评价体系的相关性进行了研究，并运用统计分析实证检验了模型的有效性。
　　再次，构建了基于灰关联的犹豫模糊多属性决策模型，将之应用于大学评价体系研究。针对隶属度是由离散且数值不等的犹豫模糊数组成的犹豫模糊集，引入了灰色系统理论，建立了基于灰关联的犹豫模糊多属性决策模型，应用该模型对研究生培养评价的影响因素进行了研究，并运用统计分析实证检验了模型的有效性。
　　继而，构建了基于投影法的对偶犹豫模糊多属性决策模型，将之应用于大学评价体系研究。对属性权重完全未知的对偶犹豫模糊多属性决策问题进行研究，建立了基于投影法的对偶犹豫模糊多属性决策模型，应用模型对中国大学评价体系下规模影响效应进行分析，并运用统计分析实证检验了模型的有效性。
　　最后，构建了基于灰关联投影的中智犹豫模糊多属性决策模型，将之应用于大学评价体系研究。针对评价值为中智模糊数且属性和时序权重均未知的动态多属性决策问题，构建了基于灰关联投影的中智犹豫模糊多属性决策模型，应用模型对四个中国大学评价体系的稳定性进行分析，并运用统计分析实证检验了模型的有效性。