犹豫双模糊集（HBFSs）能够有效的刻画决策者的犹豫性和不确定性，但现有方法多基于归一化操作，会扭曲原 始决策信息。本文借鉴随机优势理论和随机距离测度的思想，将 Choquet 模糊积分引入犹豫双模糊环境，提出基于 Choquet 积分的犹豫双模糊多属性决策方法。该方法通过模糊测度刻画属性间的交互作用，利用 Choquet 积分实现信息的非线性聚合， 克服了传统加权平均方法假设属性独立的局限性。证明了所提算子在犹豫双模糊随机优势序下的单调性，并建立相应的 TOPSIS 决策框架。 关键词：犹豫双模糊集；Choquet 模糊积分；随机优势；多属性决策；TOPSIS