随着经济的发展和科学的进步,决策问题日趋复杂。从决策者角度,需要考虑决策者的个人经验、偏好和评价过程中的犹豫性,采用有效的信息表达方法精确表达决策者给出的评价信息;从决策方法角度,需要考虑主客观评价信息,并针对不同决策问题采用相应决策方法提高决策效率;从决策问题角度,需要考虑不同决策问题的复杂性和发展性,采用适应性高的决策方法处理复杂决策问题。决策者给出评价信息的精确性,决策方法的高效性和适用性都会影响决策结果,多属性群决策方法需要随着新时代的问题做出相应的改进。本文研究了概率语义术语集合及其处理方式,概率语义多属性群决策的属性权重确定和概率语义多属性群决策方法。决策专家采用概率语义术语型评价信息进行评估,通过概率语义术语集合与有序加权犹豫模糊元的转换对评价信息进行处理,避免了评价信息在处理过程中的丢失。考虑到属性的主客观权重确定方法各有优势,根据评价信息的离差确定属性客观权重,根据决策专家给出的多种偏好信息确定属性主观权重,采用基于级差最大化的组合权重确定方法确定属性权重。在时间维度上对经典决策问题进行延伸,将概率语义多属性群决策方法分为单阶段概率语义多属性群决策方法和多阶段概率语义多属性群决策方法。考虑专家在评价对象的选择上不能达成一致的情况,将多阶段概率语义多属性群决策方法分为静态和动态,在静态多阶段概率语义多属性群决策中,专家评价方案集相同,在动态多阶段概率语义多属性群决策中,专家从方案集中选择出方案子集进行评价。采用概率语义术语型评价信息不仅表达了决策者选择评价语义术语的犹豫性,也表达了专家对语义术语的偏好程度。采用有序加权犹豫模糊元对评价信息进行处理,保证了评价信息在计算过程中的精确性。通过将问题分成单阶段和多阶段,考虑了决策对象的发展性和阶段性。将多阶段决策方法分为静态和动态,满足了决策专家在评价对象选择上不一致的实际决策需求,提高了多属性群决策方法的适用性。本文将概率语义术语集与决策理论相结合,既丰富了现有多属性群决策的理论与方法,又为实际复杂决策问题提供了精确、高效、适用性高的决策工具,通过实际决策问题为例,验证了本文所提方法的有效性。