在项目评估、人员考评、科研成果评价、供应商选择以及企业绩效评价等实际决策问题中,由于受到知识结构、个人偏好和工作背景等主观因素的影响,以及事物本身的复杂性、模糊性和不确定性的影响,专家往往倾向于用不确定语言信息来表达个体偏好,如[好,很好]等。有关不确定语言偏好信息的研究已引起了国内外学者的广泛关注和极大兴趣。在多属性群决策问题中引入不确定语言偏好信息能够更好地反映和体现人类的思维方式,充分利用专家群体的智慧,比较适合解决现代社会中存在的一些复杂决策问题。因此,研究基于不确定语言信息的多属性群决策方法具有重要的理论意义和较高的实用价值。本文在现有研究的基础上,针对不确定语言、直觉不确定语言以及区间直觉不确定语言环境下的多属性群决策问题,综合运用信息熵方法、TOPSIS法、非线性规划法以及粗糙集理论等多种研究工具在群体的一致性分析、属性及专家的客观综合赋权方式、阶段权重的确定以及群决策结果的评价等方面展开了一系列研究,主要研究成果如下：(1)针对不确定语言多属性群决策的一致化问题,提出了一种具有自适应专家权重和反馈引导机制的交互式群决策方法。该方法通过定义优势度指标来简化不确定语言变量的比较和排序,通过定义贴近度来衡量两个不确定语言变量之间的相似程度,并基于贴近度构建了多级一致性指标。进而根据专家当前的各级一致性指标构造优化模型对专家权重进行调整,并将需要修改的评价值连同参考值一起反馈给相应专家,引导专家有针对性的调整个体偏好,最后将多次迭代调整后的专家意见进行集结,并利用优势度指标对方案进行比较和排序,得到最优方案。该方法能有效加速群体的一致化进程,使决策结果更加合理。(2)针对直觉不确定语言环境下属性及专家权重完全未知的多属性群决策问题,分别提出了多阶段群决策方法与权重的客观综合确定方法。前者考虑到决策过程中的动态特性,引入对数增长模型确定阶段权重,运用主客观综合赋权法确定属性权重,利用扩展的TOPSIS方法确定专家权重,进而利用集结算子和期望值得到方案的综合排序结果。该方法可用于解决动态、模糊环境下的多属性群决策问题。后者综合考虑评价值在单个专家内部以及专家群体之间的取值和分布情况对属性及专家进行客观综合赋权,得到的属性及专家权重能较为全面、客观的反映专家评价信息之间的关系,更好的刻画属性及专家的重要性。(3)针对区间直觉不确定语言环境下专家权重完全未知的多属性群决策问题,分别提出了基于阶段权重优化模型的多阶段群决策方法和专家的细粒度客观综合赋权方法。前者利用不确定度计算专家权重,通过建立非线性规划模型确定阶段权重,并运用扩展的VIKOR方法实现方案的排序和择优,为求解类似多阶段群决策问题提供了一种新的途径。后者以各专家关于各方案在各属性上的评价值为基本粒度,通过定义不确定度、贴近度和序相关度三项指标对专家权重进行刻画和度量,提出一种具有更高精确性和更强综合性的专家细粒度客观赋权方法,使专家权重的设置更趋精细化、合理化。(4)针对语言型多属性群决策问题给出了相应的群决策结果评价指标和评判准则。综合运用优势粗糙集理论、TOPSIS思想以及熵方法,从方案序、评价值以及偏差的分布情况三个方面对各专家及专家群体的综合评价结果进行度量和分析,定义了一致度、贴近度、均衡度三项指标,并给出相应的评判准则。该方法既可以对专家个体决策质量进行评价和排序,又在一定程度上反映了专家群体的决策效果,为分析群决策结果的合理性提供了理论依据。(5)在现有关于供应商评价与选择研究的基础上,给出煤炭企业物资供应商的评价指标体系,分析大型煤炭企业的物资供应商评价与选择流程,进而综合运用本文提出的多种不确定语言多属性群决策方法,建立动态、模糊环境下大型煤炭企业物资供应商的排序与择优机制,并通过实例分析说明本文方法在实际决策中的应用价值。本文的研究成果为不确定语言环境下的多属性群决策问题提供了新的研究视角和解决途径,丰富和发展了语言型多属性群决策的理论与方法。