伴随着供应链和物流在全球经济中重要性的凸现,物资调运作为物流不可缺少的环节,其重要性也日益体现出来。运输模型在物流和供应链管理中为降低物资消耗和提高服务质量发挥着重要作用。传统的运输问题,即确定环境中的运输问题已经被研究的很成熟了。然而在现实中,由于市场的供需变化,天气状况,道路交通等随机因素的影响,使得对不确定环境下的运输问题研究尤为重要。虽然已有不少学者对此进行研究,但是,将不确定规划应用到运输问题中很少有研究涉足。因此,应用不确定规划研究运输问题,建立具有不确定性运输问题的数学模型,研究模型的性质与算法具有重要的理论价值和实际意义。论文基于不确定性理论:概率论、模糊数学、粗糙集理论,从不确定性的表现形式——随机性、模糊性、粗糙性出发,采用不确定性规划技术,较为系统和全面的研究了不确定性多目标运输问题的目标规划建模思想、数学模型、模型特性和模型求解算法。得到如下主要结果:(1)建立了随机运输问题目标规划的期望值模型、机会约束规划模型、相关机会规划模型;(2)建立了模糊运输问题目标规划的期望值模型、机会约束规划模型、相关机会规划模型;(3)建立了粗糙运输问题目标规划的期望值模型、机会约束规划模型、相关机会规划模型;(4)受Liu等人提出的用混合智能算法求解不确定规划的思想的启发,结合运输模型的特殊结构,设计了一种基于模拟的、求解不确定性运输问题的遗传算法。并进行了数值实验,以说明算法的可行性、有效性。