语言多准则决策是决策理论和现代决策科学的重要内容。它在工程设计、经济管理、军事等诸多领域有着广泛的应用前景。由于决策问题自身的模糊性和不确定性，因而决策者权重信息、决策准则信息、时点信息不确定，以及决策者给出的评价值为语言值或未给出任何评价值的决策问题大量存在。因此，对不确定环境下的语言决策理论与方法进行相关研究，具有重要的理论和实践意义。本文在不确定环境下，研究了三类不同的语言决策问题，采用不同的方法构建优化模型，根据优化理论和优化算法进行求解，其主要研究内容和成果如下：(1)有效解决不确定环境下的单个语言多准则决策问题。针对个体语言决策，分析了三种不同情况下的决策特点，分别给出了三种不同的方法进行处理。第一种方法是对PROMETHEEⅡ进行改进，结合权重构建优化模型，求解得到客观权重。第二种方法是针对决策者给出的语言形式为区间型语言变量，在给出方案偏好的情况下，结合主观与客观的实际情况，构建优化模型，采用遗传算法，计算出最优权重。第三种方法是在给出语言评价值的基础上，对语言值进行三角模糊化，然后提出模拟的方法对其进行大量模拟，以接近真实决策情形，从而减少在处理语言值时的信息丢失问题。(2)研究了不确定环境下的群体语言决策。在群体决策时，所遇到的问题比较多，如决策者所采用的语言评价粒度不一致问题，准则相互影响问题，大量准则导致权重不合理分配问题。针对第一个问题，提出采用三角模糊数进行转换，可有效地解决信息丢失。针对第二个问题，分析了准则间的相互影响，明确给出模糊测度的求解方法，采用模糊积分进行集结，以消除这种影响。针对第三个问题，首先运用FCM对准则进行聚类，接着提出一种线性量化算子对有序类进行赋权，最后采用证据推理的结果来构建优化模型。(3)探讨了不确定环境下的时序群体语言决策。考虑到时序多准则决策的特点，增加了时间空间。在决策过程中不仅要参考各方案在每个时点的决策情况，同时也应该考虑到不同时点之间各方案的变化情况，更全面的考察评价方案的优劣。在不确定环境下，引进指派思想与证据推理方法，给出了两种时序群体语言决策思路，分别构造了优化模型，并结合具有动态罚函数的遗传算法进行求解。通过实例验证了上述各方法的准确性和科学性，为其它相关领域和学科中的类似决策问题提供了有益参考。