本书以证据推理方法为基础框架，面向信息源相关、权重未知、群体共识要求、群体可靠要求、方案成对比较、历史数据驱动等不同决策情境，展开不确定决策方法方面的研究工作，系统研究了相关证据的多属性决策方法、基于未知属性权重的多属性决策方法，提出了一系列具有理论创新性和实际应用性的新决策方法，较好地解决了不同的实际决策问题，丰富和发展了证据推理方法的理论方法体系。
本书可供相关领域的研究人员阅读，也可作为管理决策相关专业研究生的参考书。

第1章 决策基础
1.1 决策的概念和分类
1.2 决策风险和效用
1.3 决策准则
1.4 多属性决策分析与群决策分析
1.5 典型决策方法与框架
1.6 主要内容结构
参考文献
第2章 基于证据的不确定决策基础
2.1 证据推理方法的发展
2.2 证据理论基础
2.3 基于证据的决策问题建模
2.4 证据合成算法
2.5 本章小结
参考文献
第3章 基于相关证据合成的不确定决策方法
3.1 本章研究背景
3.2 相关信念分布合成方法
3.3 相关区间信念分布合成方法
3.4 基于相关区间信念分布和平衡计分卡的多属性决策方法
3.5 本章小结
参考文献
第4章 基于未知权重的不确定多属性决策方法
4.1 本章研究背景
4.2 基于属性间不一致性的多属性决策方法
4.3 基于区间离差的多属性决策方法
4.4 基于未知属性权重的鲁棒多属性决策方法
4.5 基于公平框架的多属性决策方法
4.6 基于混合差异度的多属性决策方法
4.7 基于高可靠解的多属性决策方法
4.8 基于属性可靠性和解可靠性的多属性决策方法
4.9 本章小结
参考文献
第5章 基于群体共识和群体可靠的不确定决策方法
5.1 本章研究背景
5.2 基于群体共识的多属性群决策方法
5.3 基于反馈机制的多属性群决策方法
5.4 基于反馈机制和权重优化的多属性群决策方法
5.5 基于区间群体共识的多属性群决策方法
5.6 基于群体可靠的多属性群决策方法
5.7 本章小结
参考文献
第6章 基于分布式偏好关系的不确定决策方法
6.1 本章研究背景
6.2 基于分布式偏好关系的多属性决策方法
6.3 基于区间分布式偏好关系的多属性群决策方法
6.4 基于信念分布和分布式偏好关系的多属性群决策方法
6.5 本章小结
参考文献
第7章 面向应用的不确定决策方法
7.1 面向高速列车供应商绩效评估的多属性决策方法
7.2 面向税务信息系统战略伙伴选择的多属性决策方法
7.3 本章小结
参考文献
第8章 数据驱动的不确定决策方法
8.1 本章研究背景
8.2 数据驱动的多属性决策方法
8.3 基于机器学习的可解释多属性决策方法
8.4 本章小结
参考文献
第9章 总结与展望