在社会经济生活中,存在大量直觉模糊和语言多准则决策问题。直觉模糊数只能粗略表示准则或方案隶属或非隶属于某一个特定模糊概念的程度,语言评价不能刻画非隶属度和决策者的犹豫程度,为此本文定义了直觉语言数。在直觉语言数多准则问题中,由于大量决策问题自身的模糊性和不确定性会导致方案的准则权重等参数不能完全确定,在群决策过程中也可能会碰到语言评价集不一致的难题,因此对直觉语言多准则的相关理论和方法进行研究具有重要理论和实践意义。论文的主要工作和成果如下：(1)定义了直觉语言数,根据直觉数的相关概念分别给出了直觉语言数的期望值公式和四则运算法则,定义了直觉语言数的得分函数、精确函数、Hamming距离和集结算子。同时,建立了直觉语言集结算子和直觉语言VIKOR的多准则决策模型。(2)定义了直觉语言数的模糊熵和相似度,建立了三种信息不完全的直觉语言多准则模型。在直觉语言规划模型中,建立直觉语言模糊熵的优化模型,求解模型可得准则权重系数,再进一步集成方案准则值实现方案集的排序。在对方案有偏好的直觉语言多准则模型中通过建立规划模型来实现主观偏好和客观偏好总偏差的最小化,求解线性规划得到各准则的最优权系数,进而得到各方案综合期望值,通过比较综合期望值的大小得到整个方案集的一个排序。最后给出了直觉语言多准则的SIR模型,建立模型可求得整个方案的优势度和劣势度的范围,通过比较区间数可得方案排序。(3)定义了直觉二元语义及其距离,建立了多粒度直觉语言多准则模型。针对语言评价集有多个粒度的直觉语言多准则问题给出了两种解决模型,第一种模型定义了多粒度语言的一致化转化函数,通过相关算子集成群决策信息得到方案排序。在基于多粒度直觉二元语义的多准则模型中,首先对多个语言评价集给出了一种基于二元语义距离和期望的转化方法,再进一步求解出方案相对于正理想方案或负理想方案的隶属度,比较隶属度大小得到方案集排序。