决策已被广泛运用到社会、军事、经济、工程等多个方面。在社会实践中,涉及决策问题的复杂程度不断增加,使得人们在处理决策问题时,需要综合考虑多个影响决策结果的属性,其中不仅包括定量属性还包括定性属性,选取不同类型的数据来表示属性值能够更好的体现决策者对这些属性的评价结果。此外,在处理决策问题时,为避免因单个决策者思维局限造成决策结果的不准确,往往需要集结多个决策者的意见,这种由多个决策者和不同类型属性共同构成了混合多属性群决策问题。研究混合多属性群决策问题具有广泛的应用前景。本文针对由精确数、区间直觉模糊数、广义犹豫模糊语言项组成的混合多属性群决策问题进行了研究,主要研究内容如下:(1)提出基于二元组语言模型的广义犹豫模糊语言项集概念,定义其运算,分析了广义犹豫模糊语言项的运算及其相关性质,进一步提出广义犹豫模糊语言项之间的似然关系。(2)在混合多属性决策矩阵中,对属性值规范化方法进行了研究。分析现有的精确数和区间数属性值规范化方法各自的优缺点,提出一种改进的区间数比重规范化方法,并将该方法推广运用到区间直觉模糊数,同时验证该规范化方法不改变区间直觉模糊数的类型及序的关系。提出基于三角形隶属函数重心的二元组语言值和广义犹豫模糊语言项定量转化方法,对定量转化后的广义犹豫模糊语言项进行规范化处理,验证该方法规范化处理后的广义犹豫模糊语言项排序与本文提出的基于得分函数和似然关系对其进行的排序结果相同。(3)针对由精确数、区间直觉模糊数和广义犹豫模语言项组成的混合多属性群决策问题,提出基于属性中间值和基于TOPSIS的混合多属性群决策方法,同时分析了两种方法的不同之处。特别的,将这两种方法应用到“派出所基础工作考核”的实际问题中,验证了方法的可行性和有效性。