在社会经济生活中,存在着大量的模糊信息和语言信息的混合多准则群决策问题。管理者为了完成某个特定的任务或目标,从两个或多个可行方案中,经过科学的判断和分析,选择一个合理方案。目前,语言值和模糊数的转换缺少一个绝对优势的方法,而混合决策又很普遍,鉴于此,本文在转换语言数和云模型的基础上,定义了三角云及其和三角模糊数的转换,以及梯形云和梯形模糊数的转换。最后,提出了拓展云模型的概念,并在此基础上构建了基于拓展云的模糊算子。本文在研究相关理论文献的基础上,给出了云和拓展云的相关概念,并对云模型的运用和多准则的相关理论和方法进行了研究。论文的主要研究内容包括以下几个方面：(1)针对决策群体对准则权重存在群体主观偏好,同时,每一个决策者对每一个方案均能给出相应的语言准则值的决策问题,首先,基于语言值与云模型的对应转换关系,利用决策者的语言偏好求得准则的主观权重；然后,根据云模型的第二个数字特征——熵来建立所有方案熵之和最小化优化的模型,并结合决策者自身的权重,以此求得准则的客观权重值；在此基础之上,求得基于云模型的主客观综合权重。最后,基于准则的权重以及决策者的权重,利用加权算术平均算子,求得每一个方案与最优方案的综合相对距离,并据此对进排序行方案。(2)针对准则权重已知,决策信息以区间模糊数,三角模糊数,以及梯形模糊数给出的形式,提出了一种基于拓展云模型相似度测度计算的决策方法,利用模糊数与云的转换,从而能够对模糊数进行整合和统一计算,最终得到排序。(3)针对群决策中定性知识的不确定性以及定量模糊数的混合准则值的决策问题,给出了基于拓展云模型算子集结方法,用以解决混合型多准则的决策问题。对于某一准则,决策者给出的决策信息是语言值型和数值型的混合多准则值决策问题,本文提出的拓展云能够较好地实现了把语言值和模糊数值转换到一个统一的度量空间中,从而能在拓展云空间中的转换和计算,减少了信息的丢失,使得决策更加合理,也丰富了云模型在决策领域的运用范围。