随着决策科学化、管理民主化以及实际问题的复杂化，越来越多的决策采用集思广益的方式，群体决策一直是科学研究的热点。在决策过程中，由于人类思维的有限理性、外部环境的不确定性、决策问题的复杂化，如何将具有不同偏好的决策信息进行融合以及选择恰当的方式表达决策者信息是决策领域研究的重点。随机性和模糊性是各类不确定性特征中最为关键的，受到了人们较多的关注。云模型通过特定的算法构成，是由李德毅院士在模糊数学与概率论的基础上提出的，可以实现定性概念与定量表示的相互转换，成为研究不确定知识表示的重要方法。针对不确定多属性决策问题，本文提出运用正态云模型表达决策者的偏好信息，给出了一种基于正态云模型的不确定多属性群决策方法。本文针对现有正态云模型相似度测算方法中存在的不足，提出了一种新的综合相似度测算方法，同时考虑正态云模型的图形特征以及数字特征，研究了综合相似度所具有的的性质，通过与现有相似度测算方法的比较验证了其有效性，并用算例验证其实用性。针对群体决策问题，提出用正态云模型表达语言决策信息，并运用新的综合相似度测算方法从方案决策向量以及属性决策向量双重角度挖掘决策者之间潜在的联系，通过构造正态云模型相似矩阵及其等价矩阵实现决策者聚类，最后提出运用新的正态云模型集结方法实现同类决策者信息的融合。提出一种新的基于随机云滴生成的云距离测算方法，根据已得出的决策者分类，构建基于云距离测度的群体类间决策者权重估算模型，提出考虑决策者权重的正态云模型集结方法，生成多类决策者综合云决策，并提出了一种基于贴进度的排序方法。最后，考虑当决策者权重未给出的情况，定义了可用于衡量正态云模型之间差异的偏差熵，并建立了正态云模型偏差熵的灰靶决策方法，并得出各方案的优劣排序。