面对错综复杂情形下的多属性群决策问题,决策者往往由于自身决策心态的不稳定,使得决策结果产生一定的偏差。传统的多属性群决策方法大多建立在决策者完全理性的假设基础之上,而面对复杂的群决策问题,决策者通常具有有限理性的心理特征,并且在表达决策信息时可能不止用一个语言术语描述决策信息,此时决策者可能更倾向于其中的某些语言术语。为此,本文选用概率语言描述复杂模糊情形下的属性偏好信息。在决策过程中,引入行为决策理论,考虑决策者的不同心理行为,研究概率语言多属性群决策的共识性和方案优选问题,使决策结果更加贴近实际。文中主要研究工作如下:首先,在概率语言环境下,研究小群体多属性决策的共识性问题。将概率语言引入群决策环境,定义概率语言决策矩阵的群体共识性水平,利用事先给定的阈值,判断概率语言个体决策矩阵是否满足共识性。当概率语言个体决策矩阵不满足时,分别给出两种群体共识反馈调整决策策略。在协作行为下,建立群体共识自动反馈调整策略;在不完全协作下,考虑决策者改变意见态度的程度,建立交互式的群体共识反馈决策模型,并通过算例验证所给策略的可行性和适用性。其次,在概率语言环境下,研究复杂大群体多属性决策的共识性问题。利用阿基米德范数给出的概率语言四则运算法则和概率语言阿基米德MM算子,构建决策者之间距离测度矩阵,给出一种概率语言大群体正交聚类分类算法。对大群体进行聚类后,利用改进的前景理论,转换群体子类的概率语言决策信息,定义一种群体子类的共识测度和大群体共识测度。考虑少数人意见和不协作行为,提出基于聚类算法和前景理论的复杂大群体概率语言多属性决策的共识性检验及其修正策略,并通过算例表明方法的可行性。再次,考虑决策者损失规避行为,研究不同属性条件下的概率语言多属性群决策方案优选问题。一方面,利用改进的TODIM方法,给出概率语言环境下的多属性群决策方法。对于属性权重未知、相互独立的情形,建立一种同时考虑负理想解离差最大化与熵值最大化的模型来确定属性权重;对于属性间相关联的情形,利用模糊测度和Choquel积分来求得关联属性权重。另一方面,在考虑决策者的后悔规避心理行为,提出属性权重未知的风险型多属性群决策方法。当决策者给出方案之间的多维偏好信息时,利用概率语言环境下的LINMAP方法,确定属性权重和方案的正理想解。同时,给出关于概率语言属性值下的后悔-欣喜效用值的计算公式,通过计算每个方案的总效用值,对方案进行排序择优。另外,研究概率语言下的三支群决策。拓宽决策粗糙集中的损失函数为概率语言函数,提出一种概率语言决策粗糙集模型。利用贝叶斯理论和改进的TODIM方法推导出三支决策规则,建立一种基于决策粗糙集的概率语言多属性群决策模型,扩充了三支决策的应用领域。最后,以太原钢铁(集团)有限公司三种不锈钢产品的绿色化程度为案例进行决策,验证文中所提出的基于行为决策理论的概率语言多属性群决策方法的有效性和实用性。