多属性决策是现代决策科学的一个重要组成部分,它的理论和方法广泛应用于工程,经济,管理,军事等领域,例如:投资决策,项目评估,方案选优,工厂选址,经济效益综合评价等.多属性决策的实质是利用已有的决策信息通过一定的方式对一组被选方案进行排序并择优.由于客观事物的复杂性和不确定性,以及人类思维的模糊性,不确定环境下多属性决策方法的研究得到了国内外越来越多的专家和学者的关注.但现实生活中的许多决策问题还有待于解决,因而需要对多属性方法进行深入系统的研究.本文研究了几类特殊的不确定语言环境下的多属性决策问题,全文内容概述如下:1定义了语言变量的运算律,提出了语言导出有序加权几何平均(LIOWG)算子,不确定语言导出有序加权平均(ULIOWA)算子,广义语言有序加权平均算子(GLOWA).定义了区间数运算律,提出了广义不确定有序加权平均(GUOWA)算子,不确定导出有序加权平均(UIOWGA)算子.分析了这些算子的性质,并分别提出了基于这些算子的多属性决策方法.2将模糊数的运算与层次分析法相结合,提出了一个模糊层次分析法.该方法利用三角模糊数比较的可能度理论,计算各层元素对上一层元素重要程度.对各属性进行集结得到综合属性值,根据综合属性值对方案进行排序.3分析了模糊数运算中存在着没有充分利用所给信息的缺点,对其改进,给出了带等式约束的模糊数运算方法.将这种运算和层次分析法相结合,给出了一个模糊约束层次分析法.4对于以上的算法给出了相应的数值例子说明算法的合理性和可行性.