针对复杂不确定环境下的群体评价问题，采用区间粗糙数表征专家偏好，在G1法的基础上，结合蒙特卡洛仿真技术，提出了一种随机模拟聚合算法.首先，通过随机抽样的方式模拟权重系数，并依据序相关性和区间粗糙数贴近度确定专家权重.其次，综合所有专家意见得到指标的最终权重，并将其与预处理后的指标值线性集结，求得一次模拟的综合评价值，据此判断被评价对象间的优劣.通过充分模拟得出优胜度矩阵，并从中推导出包含优胜概率的可能性排序，弥补了不确定信息环境下绝对排序呈现的不足.最后，通过算例说明了方法的有效性，并与现有方法对比阐述了所提方法的优势.