现代多属性决策中,运用不确定的信息来表达决策者的偏好备受青睐.目前为止,模糊逻辑和模糊集理论已经成功地应用于处理不确定信息多属性决策.较早的模糊工具适用于定量的评价方式,然而在决策问题中,由于人类思维具有不确定性、模糊性,决策信息用自然语言来描述更合理.因此,对语言型多属性决策方法进行研究具有十分重要的现实意义.近年来,处理语言信息的方法,主要提出了以下四类：一是扩展原理法；二是符号法；三是二元语义法；四是直接将语言变量进行计算集结.然而,现有的模糊语言方法存在一些限制,主要是关于信息模型的建立和计算,也叫词的计算.前二种方法在处理语言信息时易丢失信息,使得结果不够理想,后面两种方法的计算在某些情况下会出现反直觉现象.另一方面,实数与语言变量的乘积是没有意义的,它缺乏合理性,结果难以让人理解.为了克服以上方法存在的一些缺陷,本文构造了模糊语言多重集,定义了该集合上的运算法则,提出新的定性集结算子,拓展了加权算术平均(WAA)算子和有序加权平均(OWA)算子.本文对语言环境下多属性决策问题进行研究,主要内容如下：(1)在二元语义的基础上,将语言变量集诱导成模糊语言多重集,基于T-模和T-余模,定义模糊语言多重集上的语言运算法则,并对此运算法则的相关性质进行研究.(2)在模糊语言多重集运算法则的基础上,利用方差最大化思想,求解属性的权重。(3)基于模糊语言多重集上的运算法则,将WAA算子和OWA算子拓展到语言环境中,提出了扩展的语言加权算术平均(ELWAA)算子和诱导语言有序加权平均(ILOWA)算子,研究了两个算子的相关性质,分别给出基于ELWAA算子和ILOWA算子的多属性决策方法.(4)提出新的定性集结算子ψ来处理语言信息,探索该算子具备的一些较好的性质,基于新的定性集结算子ψ,给出一种多属性决策方法.