Los problemas de toma de decisiones implican información imprecisa e incompleta que se puede modelar bien usando números difusos intuicionistas (IFNs). Diversos IFNs están disponibles en la literatura para modelar tales problemas. Sin embargo, los números difusos intuicionistas trapezoidales (TrIFNs) son ampliamente utilizados. Principalmente debido a la flexibilidad en capturar la incompletitud que ocurre en los datos. Los operadores de agregación juegan un papel vital en problemas de toma de decisiones en la vida real (modelados bajo un entorno difuso intuicionista). Diferentes operadores de agregación están disponibles en la literatura para una mejor toma de decisiones. Varios operadores de agregación son introducidos en la literatura como una generalización a las funciones de agregación convencionales definidas en el conjunto de números reales. Cada operador de agregación tiene un propósito específico en la resolución de problemas de manera efectiva. En los últimos años, el operador de promedio ponderado (PA) se ha utilizado para reducir el efecto de los datos sesgados proporcionados por los tomadores de decisiones. De manera similar, el operador de media Heroniana (HM) tiene una propiedad que considera la interrelación entre varios criterios disponibles en el problema de toma de decisiones. En este documento, hemos considerado ambos operadores (HM, PA) para introducir un nuevo operador de agregación (en el conjunto de TrIFNs), que aprovecha ambas propiedades de estos operadores. En este estudio, en primer lugar, proponemos la idea de un operador de agregación Heroniana de potencia difusa intuicionista trapezoidal (TrIFPHA) y un operador de agregación Heroniana ponderada de potencia difusa intuicionista trapezoidal (TrIFPWHA) combinando la idea del operador de media Heroniana y el operador de promedio ponderado en números reales. En segundo lugar, estudiamos diferentes propiedades matemáticas de los operadores de agregación propuestos estableciendo algunos teoremas esenciales. En tercer lugar, discutimos un algoritmo de toma de decisiones en grupo para resolver problemas modelados bajo un entorno difuso intuicionista trapezoidal. Finalmente, mostramos la aplicabilidad del algoritmo de toma de decisiones en grupo resolviendo un problema numérico, y comparamos los resultados del método propuesto con los métodos existentes.