已有的混合多种数据类型的多准则群决策的研究给出了多种确定准则权重及决策者权重的方法。赵树平[217]基于混合评价矩阵之间关于各准则评价的偏差程度确定决策部门客观权重，采用TOPSIS法得到方案优先序。龚承柱[218]将具有精确数、区间数及语言短语三种信息的决策矩阵转化为前景决策矩阵，通过建立可变模糊模式识别模型并构造松弛函数进行交叉迭代计算，得到每个方案的最优隶属度及各准则权重。文献[138]把不同粒度的语言评价集转换为直觉模糊集，由单个决策矩阵的熵值及不同决策矩阵整体之间的差距确定决策者权重。文献[219]将准则值为区间数、语言短语、直觉模糊数的三类不同类型评价信息一致化为直觉模糊数，在熵权法确定准则客观权重的基础上，根据准则值模糊度最小化原则确定准则组合权重。文献[220]将供应链绩效评估中的精确数和区间数一致转化为二元语义，并采用偏差最大化法确定准则权重。基于期望效用理论及前景理论的混合评价方法的研究也逐渐展开[221-223]。

本章探讨精确数、区间数、语言短语、不确定语言变量及直觉模糊数这五种不同数据类型评价信息混合的多准则群决策问题，给出两类群决策方法并通过制造类企业的供应商选择算例说明所给群决策方法的有效性与可行性。(www.daowen.com)