随着人们认识世界与改造世界的活动日趋复杂化和多样化,经典多属性决策理论与方法在解决复杂领域及系统的复杂决策问题时已出现瓶颈。决策问题往往与未来的事件发展过程积极结果的预测和风险管理有关。现实中决策环境与决策信息的情形复杂多变,决策者个人能力与主观偏好、时间成本等主客观因素,都或多或少影响着决策结果的有效性和科学性,因此,针对不确定性现象决策问题展开研究,从备选方案的属性值分布角度,细化属性分布特征,考虑决策环境和决策信息不完全等因素决策模型,有利于完善多属性决策的相关理论与方法体系,并为现实决策问题的有效解决提供新的思路。本文研究借鉴了不确定性理论、方案满意度理论与鲁棒优化的思想,建立基于最大满意度的不确定机会约束的决策模型和基于最小成本战略权重分配的不确定机会约束决策模型,前者引入了基于方案满意度的多属性决策方法,以满足置信水平情况下最大满意度阈值为目标,以备选方案属性值分布特征以及权重部分已知的信息为约束,构建带有机会约束的最大满意度多属性决策模型;后者考虑到成本指标来考虑改变权重的困难性,基于不确定单位调整成本的战略权重分配问题,引入0-1规划,求取正负理想值来获得期望的决策方案排名,以实现最小的调整成本的不确定性机会约束建模。两个决策模型分别从备选方案属性值呈随机变量分布特征、不确定变量分布特征两种情况建立决策过程,把机会约束转化为确定性等价类的线性规划模型,来获取决策方案属性的权重数值,以及通过基于随机模拟技术的遗传算法两种方法来获取决策方案属性的权重值。为验证本研究的决策模型的科学性,本文将两个决策模型与当前应用较为成熟普遍的区间型多属性决策模型分别应用到长三角地区城市空气质量评估的决策问题中,并通过对比三种决策模型的应用结果,验证了基于最小成本战略分配决策模型在面对模型保守性较高的现实决策问题时拥有较好的适用性。研究将最大满意度、最小成本战略权重分配的思想应用到包含随机变量和不确定变量的不确定性多属性决策的研究中,通过构建机会约束规划模型,采用确定性等价类与基于随机模拟技术的遗传算法两种方法来获取这类决策问题的优化解,且将其运用到空气质量评估的决策问题中,算例表明研究构建的决策模型合理性和实用性较好。