1986年，Atanassov[120]提出了直觉模糊集的概念，扩充和发展了Zadeh模糊集，由于直觉模糊集同时考虑了隶属度、非隶属度及犹豫度三方面的模糊信息，具有较强的处理模糊信息的能力，直觉模糊理论被迅速应用到多准则决策问题中。徐泽水和Yager[121]基于直觉模糊集构建了直觉模糊加权几何（IFWG）算子、直觉模糊有序加权几何（IFOWG）算子及直觉模糊混合几何（IFHG）算子，并基于几类信息集成算子给出群决策方法。Atanassov[122]进一步提出了区间直觉模糊集的概念，即用区间数表示直觉模糊集中的隶属和非隶属度信息，并定义了区间直觉模糊数的一些基本运算。徐泽水[123-125]研究了区间直觉模糊信息的集成算子，提出了区间直觉模糊算术平均（HAA）算子、区间直觉模糊加权平均（IIFWA）算子、区间直觉模糊几何平均（IIGA）算子、区间直觉模糊加权几何（IIFWG）算子、区间直觉模糊有序加权平均（IIFOWA）算子及区间直觉模糊混合集结（IIFHA）算子，并应用于群决策问题中。刘锋[126]定义了模糊数直觉模糊集的概念，用三角模糊数表示直觉模糊集中的隶属度和非隶属度信息，并介绍了其相关性质。X.Zhang[127]定义了三角直觉模糊数的加权算术平均算子及加权几何平均算子，并应用于多准则群决策中。Wang[128]针对模糊数直觉模糊信息的集成问题，定义了模糊数直觉模糊加权算术（FIFWA）算子、模糊数直觉模糊有序加权算术（FIFOWA）算子及模糊数直觉模糊混合算术（FIFHA）算子，在此基础上，提出了一种准则权重已知且准则值以直觉模糊数形式给出的多准则群决策方法。

然而，直觉模糊集、区间直觉模糊集、模糊数直觉模糊集及模糊集都只能粗略地表示准则隶属或非隶属于某一个特定模糊概念的“好”“坏”程度，局限性较大。同时，在决策过程中，很难对区间直觉模糊集、模糊数直觉模糊集的用隶属度和非隶属度表示的准则值给出数字度量，而利用不确定语言评价能够满足评价需要。此外，语言评价或不确定语言评价暗含了准则隶属于不确定语言值的程度为1，不能刻画非隶属度和决策者的犹豫程度。王坚强[129]在直觉模糊集和语言评价集的基础上定义直觉语言集、直觉语言数、直觉二元语义以及直觉二元语义的Hamming距离，通过计算各方案相对正、负理想解的综合隶属度得到方案排序。文献[130]在定义了直觉语言数运算法则、期望值、得分函数和精确函数的基础上，提出了直觉语言加权算术平均算子和加权几何平均算子，并应用于多准则决策问题中。在文献[129-130]的基础上，刘培德[131]把直觉语言集扩展为直觉不确定语言集，定义了直觉不确定语言变量的运算法则、大小比较方法，给出了直觉不确定语言加权算术平均（IULWAA）算子、直觉不确定语言的有序加权平均（IULOWA）算子以及直觉不确定语言的混合加权平均（IULHA）算子等相关算子的性质，并将这些算子应用于准则权重已知且准则值以直觉不确定语言形式给出的不确定多准则群决策中。H.Zhao[132]基于融合直觉模糊数、区间直觉模糊数、语言短语三种评价信息的混合型决策矩阵，提出了一种TOPSIS决策方法，将语言评价信息转化为三角模糊数后集结得到决策结果。Z.S.Xu[133-134]，L.Lin[135]，D.F.Li[136]分别研究了准则权重不完全已知的区间直觉模糊决策方法。考虑到区间直觉模糊数在处理模糊性和不确定性方面更具灵活性和实用性，而且它所包含的犹豫度也更适合表示定性的语言信息，戚筱雯[137]提出了基于支持度的准则权重确定方法及基于熵值的专家权重确定方法，研究了一类具有语言值、直觉模糊数及区间直觉模糊数三种评价信息的混合型多准则群决策问题。梁昌勇[137]针对具有语言型和直觉模糊数两种评价信息的混合型多准则群决策问题，提出了一种基于TOPSIS的决策方法。(www.daowen.com)

综上所述，随着对具有语言评价信息及直觉模糊信息的多准则群决策方法的研究的逐步加深，该方法在实际决策领域中的应用范围正逐步扩大。此类群决策方法研究的一个核心问题是如何确定决策者权重及准则权重，以及通过何种方式对各方案的每个准则评价信息进行集结，得到各方案的综合评价结果，基于某种方法实现对所有方案的排序择优。这方面的研究需要继续加强，以方便模糊多准则群决策方法在实际决策问题中的推广应用。因此，本书继续系统深入地研究具有不确定语言评价及直觉模糊信息的多准则群决策问题是很有必要的。