針對證據(jù)推理方法框架下屬性權(quán)重難以獲取的問題，提出一種基于改進(jìn)模糊熵和證據(jù)推理的多屬性決策方法。首先，定義證據(jù)推理信度決策矩陣框架下的三角函數(shù)模糊熵公式，并證明了其滿足熵的四個(gè)公理化定義。其次，所提方法能夠同時(shí)處理屬性權(quán)重完全未知和屬性權(quán)重信息部分已知兩種情況：當(dāng)屬性權(quán)重完全未知時(shí)，基于信度框架下的改進(jìn)模糊熵和熵權(quán)法的基本思想計(jì)算屬性權(quán)重；當(dāng)屬性權(quán)重信息部分已知時(shí)，定義加權(quán)模糊熵，建立期望模糊熵最小的線性規(guī)劃模型求解最優(yōu)屬性權(quán)重。最后，利用證據(jù)推理算法融合方案屬性值，結(jié)合期望效用理論得到方案排序結(jié)果。通過實(shí)例計(jì)算，并與傳統(tǒng)模糊熵計(jì)算方法進(jìn)行比較分析，驗(yàn)證了所提方法能夠更加充分地反映原始決策信息，更具客觀性和一般性。

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　　證據(jù)推理（ Evidential Reasoning，ER）方法作為處理不確定性多屬性決策問題的描繪工具，受到了國內(nèi)外廣大學(xué)者的重視，目前已成功應(yīng)用于決策分析、雙邊匹配、績效評估、系統(tǒng)預(yù)測等領(lǐng)域。證據(jù)推理方法是在證據(jù)理論（Dempster-Shafer Theory，DST）和決策理論的基礎(chǔ)上經(jīng)歷20多年的歷程發(fā)展而來的。其中證據(jù)理論由Dempster在1967年首次提出，他的學(xué)生ShaferE61對該理論進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，最終形成了目前的證據(jù)理論。它是一種能夠?qū)ψC據(jù)進(jìn)行融合的數(shù)學(xué)工具，在處理不確定性多源信息的過程中起了重要作用。1994年，Yang等在證據(jù)理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合評估分析模型，首次將證據(jù)理論引入多屬性決策領(lǐng)域，提出了不確定情況下的證據(jù)推理方法，并給出了ER證據(jù)組合規(guī)則。2002年，Yang等研究開發(fā)了滿足四個(gè)合成公理的證據(jù)推理算法，即遞歸證據(jù)推理算法。2006年，Wang等在遞歸證據(jù)推理算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出計(jì)算更加簡便的解析證據(jù)推理算法。至此，奠定了證據(jù)推理方法的理論基礎(chǔ)，驗(yàn)證了該方法的有效性。