多属性(群)决策是现代决策科学、系统工程和管理科学的一个重要组成部分，其理论和方法已经广泛应用于经济、管理、工程、军事和社会等领域，例如：投资决策、工厂选址、学院评估、项目招标、产业部门发展排序和经济效益综合评价等。多属性(群)决策的实质就是利用已有的决策信息，通过一定的方式对一组(有限个)备选方案进行排序并择优。由于客观事物的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性，人们在对诸如学生的综合素质、汽车的性能等进行评价时，往往喜欢直接用“好”、“较好”、“满意”、“一般”、“差”等模糊语言形式给出定性的决策信息。因此，需要对语言多属性群决策问题进行研究。 本文对几种语言多属性群决策方法作了一些探讨，主要包括以下三方面： 1.针对属性权重已知、属性值为语言评价信息的多属性决策问题，提出了一种基于TOPSIS的语言多属性群决策法。首先将语言评价信息转换成三角模糊数，然后利用TOPSIS法和CWAA算子对属性值进行集结，最后对方案进行排序和择优。并将该方法应用于风险投资领域的项目评估问题。 2.针对属性权重已知、属性值为语言评价信息的多属性决策问题，提出了一种基于灰色关联分析的语言多属性群决策法。首先将语言评价信息转换成区间数，然后利用灰色关联分析法和CWAA算子对属性值进行集结，最后对方案进行排序和择优。并给出了实例分析。 3.针对决策者给出的不同属性值信息，提出了一种基于WAA算子的多属性群决策的偏好信息集结法，并将该方法应用于大学学院的评估问题。