作为认知过程来解决问题，我们面对在我们的日常生活决策（DM）被认为是。由于目前的社会经济环境的复杂性，DM是最突出的努力之一，其目的是通过识别和选择的替代品来获得最优或至少满意的解决方案。

DM变得不确定时涉及变得更复杂。虽然处理的不确定性，扎德的模糊集合是一个很好的工具，但随着时间的推移，观察，这是不够的。为了克服这样的问题发生，直觉模糊集（IFS）已经证明了其有效性。为了处理提供无损失，并与最佳替代结束的信息，即，期望的结果在DM过程，聚集运算符，例如基于叔规范，爱因斯坦的操作的概念模糊加权算术平均运算符和Copula函数中使用。近年来，已经出现的IFS的的概括，像毕达哥拉斯模糊集，Q-响orthopair模糊集，画面模糊集，球形模糊集，T-球形模糊集，智集和双犹豫模糊集。

这期特刊邀请原创研究论文，关于最近的事态发展在DM在社会科学，计算机科学，生物科学，信息科学，以及基于直觉模糊集和他们的概括（IFSGs）相关领域的报告。我们欢迎原创性的研究和评论文章。

潜在的主题包括但不限于以下内容：

• 多属性决策依据IFSGs
• 基于帧间隙多目标优化
• 群决策上IFSGs
• 人工智能和决策依据IFSGs
• 决策和知识管理基于IFSGs
• 与IFSGs专家系统
• 决策和机器人基于IFSGs
• 在信息技术决策基于IFSGs
• 决策和图形算法IFSGs
• 决策和建模基础上IFSGs
• 决策上IFSGs的数据集