多属性群决策(multi-attribute group decision making-MAGDM)是多属性决策(MADM)和群体决策(GDM)相交叉的研究方向,是现代决策科学的一个重要研究领域,其理论和方法已广泛应用于投资风险、城市规划、经济管理、投标招标等领域,因此,研究多属性群决策问题有着重要的现实意义和较高的实用价值。近十几年来,有关多属性群决策问题的研究越来越多地引起社会和研究人员的极大兴趣,相关研究成果颇丰。但是,多属性群决策问题相关的决策方法与应用的研究仍有待进一步发展和完善。目前,在许多实际的群决策过程中,由于决策问题以及客观事物本身的复杂性,还有人类对判断事物的不确定性,人们采用实数型数据来反映偏好信息会存在局限性,而利用具有自然语言形式的评价信息来反映自己的偏好就显得更合理、方便。这样的语言描述既符合人们的思维和评价标准,又能达到评价决策的目的。近年来,越来越多的学者都致力于有关语言评价决策信息的群决策理论方法与应用的研究,并取得了许多重要研究成果。本文将在前人的研究基础上,通过给出基于有序加权平均(OWA)算子的扩展算子来应用到多属性群决策问题中,并提出自己不同的看法。本文的主要研究成果总结如下:1.在基于Yager的有序加权平均算子(OWA)及其各种扩展算子的基础上,提出了评价决策信息为数值的混合加权的有序加权几何平均(HWOWGA)算子以及评价决策信息为模糊语言值的语言混合加权的有序加权几何平均(LHWOWGA)算子。这两种算子既兼顾了评价值自身所隐含的决策信息和评价值所在集结位置的重要程度,又综合了评价值本身的重要程度以及属性(或决策者)自身的重要程度,体现出信息决策系统的“功能性”与“均衡性”。更为重要的是,还考虑到了信息决策系统环境下相关因素的“关联性”,进一步挖掘信息决策系统所隐藏的内在信息,使得它们能够全面地、科学地反映信息决策系统的真实情况,克服数据之间非关联或非融合而造成决策失误的问题。2.给出了HWOWGA算子、LHWOWGA算子的一些基本性质和详细证明,并提出了两种多属性决策方法:(1)针对个体决策,当评价决策信息为实数型数据时,给出了基于HWOWGA算子的多属性决策方法。(2)在上述方法基础上,针对群体决策,当评价决策信息为模糊语言值时,给出了基于LHWOWGA算子的多属性群决策方法。3.进行上述两种方法的算例分析应用,结合一些经典算子,详细论证分析决策的过程及其结果,充分说明HWOWGA与LHWOWGA算子可以更好地反映实际情况,并检验了所给的方法在解决应用群决策问题上具可行性与有效性。文章的最后,作者对本文的研究过程进行了总结,并指出了研究中的局限与不足。同时,对多属性群决策方法及其应用前景做出了展望。