针对多属性群决策中具有语言评价信息偏好的表示与集结的关键问题, 研究了基于云模型的决策专家个体
偏好表示、偏好集结和方案优选方法. 首先采用云模型表示决策者给出的自然语言评价信息, 而属性和决策者权重大
小则用云的语气运算表示; 然后用浮动云进行偏好集结, 根据云模型的相对距离进行方案的排序和优选. 此方法可充
分表达评价语言的模糊性和随机性, 具有较大的客观性.