犹豫模糊语言术语集（Hesitant fuzzy linguistic term set，HFLTS）是模糊语言的一种全新拓展，其取值是语言术语集上的一个有序连贯子集。与传统的采用单个语言术语来表述语言变量的模糊语言法相比，犹豫模糊语言术语集的出现使得专家能够采用更加丰富灵活的语言来表达他们的评估和想法，增强决策信息表达的可行性、灵活性和可信度。本文针对决策信息为犹豫模糊语言术语集的多属性决策问题展开了深入研究，主要内容如下:　　研究了犹豫模糊语言术语集的可能度比较公式。分析了现有的可能度公式存在的一些不足，在给出犹豫模糊语言可能度公理的基础上，提出三类犹豫模糊语言可能度比较公式:第一类基于RL的五个等价犹豫模糊语言可能度公式;第二类基于WNS的五个等价犹豫模糊语言可能度公式;第三类基于概率可信度的犹豫模糊语言可能度公式。　　研究了犹豫模糊语言术语集的犹豫度和距离测度。犹豫模糊语言体现决策者评价结果的犹豫程度，然而，现有的犹豫模糊语言术语集的距离测度只考虑术语值的大小，没有考虑到术语数量（犹豫度）的影响，为了合理表示犹豫模糊语言术语集之间的距离测度本文提出犹豫模糊语言的犹豫度概念，结合现有的距离测度，提出了更加合理的距离公式，减少了决策过程中原始信息的缺失。　　研究了犹豫模糊语言多属性决策方法。针对属性权重已知的多属性决策问题，给出了基于可能度的犹豫模糊语言多属性决策方法;针对属性权重未知的多属性决策问题，给出了犹豫模糊语言TOPSIS方法，并通过算例与其他方法的对比证明本文方法的有效性和合理性。