1.一种基于关联群广义区间直觉模糊软集的仿真模型参数选择多属性决策方法，其特征在于，包括步骤：A、建立仿真模型参数选择的评价指标体系集合E，假设候选方案集合为A，建立评估委员会分别针对集合A中的不同候选方案，评估评价指标的仿真可信度，形成区间直觉模糊可信度评估矩阵；

建立不同个体的集合B，让集合B中的不同个体，对每个候选参数对应的评价指标可信度的评估结论进行可靠性再评估，形成区间直觉模糊仲裁矩阵；

B、将区间直觉模糊可信度评估矩阵与区间直觉模糊仲裁矩阵合并，构建仿真模型参数选择的群广义区间直觉模糊可信度评估矩阵M；

C、设μ、μ'分别为定义在集合E和B上的2-可加模糊测度，给出集合E和B上的单点集和两点集上的2-可加模糊测度值，利用2-可加模糊测度描述集合E和B的关联关系；

D、构建基于Choquet积分的群广义区间直觉模糊软集聚合算子；针对群广义区间直觉模糊可信度评估矩阵M的每一行，计算每一行对应的仿真模型参数选择方案的综合可信度值；

E、根据区间直觉模糊数的得分函数或精确函数，计算仿真模型参数选择方案综合可信度值的综合得分值；

F、按照综合得分值的大小对仿真模型参数方案进行排序，得分最高的为最佳仿真模型参数方案。

2.根据权利要求1所述的决策方法，其特征在于，所述步骤D包括：利用Choquet积分构建两个群广义区间直觉模糊软集聚合算子：聚合算子一为群广义区间直觉模糊软集关联加权平均聚合算子；

聚合算子二为群广义区间直觉模糊软集关联加权几何聚合算子；

利用上述两个聚合算子，将步骤B中的群广义区间直觉模糊可信度评估矩阵中的决策信息与它们的关联权重进行聚合，计算得到每个仿真模型参数选择方案所对应的综合可信度值。