語言多準(zhǔn)則決策是現(xiàn)代多準(zhǔn)則決策研究的一個(gè)重要方向，在諸多領(lǐng)域中有著廣泛的的應(yīng)用背景。盡管針對語言多準(zhǔn)則決策的研究己取得了豐碩的成果，但無論理論還是應(yīng)用方面，現(xiàn)有研究均還存在許多尚待解決的問題，尤其是在處理語言信息的不確定性特征時(shí)還很不成熟。為此，本文提出了雙語言集的概念，并針對雙語言環(huán)境下的不確定多準(zhǔn)則決策問題加以系統(tǒng)研究，本文的主要工作包括：

（1）提出了雙語言集的概念�？梢岳�用它同時(shí)表達(dá)對備選方案在準(zhǔn)則下表現(xiàn)的評價(jià)和決策者對該評價(jià)的信心水平。這一工具與傳統(tǒng)的語言變量相比，能夠更好的包容決策過程中來自不同源頭的不確定性。

（2）定義了雙語言集間的優(yōu)勢關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上建立了方案間的級別高關(guān)系。利用級別高關(guān)系，綜合方案間兩兩比較的結(jié)果，可以得到方案間的不完全序。

（3）在上述級別高關(guān)系的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步擴(kuò)展得到了一種雙語言多準(zhǔn)則分組評級決策方法。該方法利用一組標(biāo)志性的虛擬參考方案，通過備選方案與這些虛擬參考方案相比較而將方案劃分進(jìn)合適的分組中。適用于備選方案較多、不便于方案間兩兩比較時(shí)對方案進(jìn)行初步評價(jià)的決策環(huán)境。本文將其用以處理城市綠化樹種選擇問題，取得了較好的效果。

（4）提出了語義占優(yōu)技術(shù)，并證明了五種典型的語義結(jié)構(gòu)下所對應(yīng)的語義占優(yōu)規(guī)則，研究了不同語義占優(yōu)的性質(zhì)。利用這一組規(guī)則，提出了基于語義占優(yōu)的雙語言多準(zhǔn)則決策步驟，從而挑選出“非劣”方案的集合。

（5）為了盡可能多獲得的方案間偏好關(guān)系，并減少對語言變量的語義設(shè)定施加過多人為影響，通過建立語義規(guī)劃模型對語言變量的語義加以設(shè)定，語言變量中包含的不完全偏好通過模型的限制條件表示，并提出了兩種利用語義規(guī)劃技術(shù)的雙語言多準(zhǔn)則決策方法。

（6）針對權(quán)重信息不完全的雙語言多準(zhǔn)則決策問題進(jìn)行了研究，提出了基于擴(kuò)展語言運(yùn)算的兩種決策方法。其中一種方法將決策過程看作是決策者與自然間的博弈，利用矩陣博弈理論對準(zhǔn)則權(quán)重加以設(shè)定；而另外一種方法則通過最大化模型離差來設(shè)定權(quán)重。

（7）提出了直覺正態(tài)云模型來處理雙語言多準(zhǔn)則決策問題，決策者給出的決策信息被看作是方案的綜合評價(jià)云中部分云滴的集合，通過這些云滴可估計(jì)出該評價(jià)云的相關(guān)參數(shù)，隨后，利用所設(shè)計(jì)的云發(fā)生算法運(yùn)用蒙特卡洛技術(shù)產(chǎn)生云滴并對云滴計(jì)分加以統(tǒng)計(jì)，進(jìn)而對不同方案的綜合評價(jià)云加以比較排序。

（8）將所提出的雙語言多準(zhǔn)則決策技術(shù)應(yīng)用于新能源公交車選型決策案例中，通過綜合運(yùn)用上述方法，可以揭示蘊(yùn)含在雙語言決策信息之內(nèi)的決策者偏好，幫助決策者更好的理解問題和影響方案間偏好的具體因素，從而幫助其得到更加理性的決策結(jié)果，提高決策質(zhì)量。