多层规划的发展主要是为了解决层次递阶系统的决策问题，即在一个决策系统中存在多个决策者，并且这些决策者都处于一定的等级结构中，各自拥有各自的决策变量、目标函数以及约束条件．其中上层决策者只能通过其决策变量来影响下层决策者的决策，同时下层决策者也可以根据上层决策者既定的策略和和同一层次的其它决策者的策略来选择自己的策略以优化自己的目标。 到目前为止，已有许多学者对确定环境下的多层规划进行了大量的研究，并且取得了显著的成果，然而在实际的应用中往往会出现一些不确定性的因素，因此以往建立的有些确定性的多层规划模型无法解决这些实际问题，存在一定的局限性．本文在已有的确定性的多层规划的理论、模型及算法的基础之上将进一步研究模糊环境中的多层递阶决策系统的模型、算法及其简单应用。由于二层规划是多层规划的最简单形式，并且所有的多层规划都可以看作是多个二层规划的复合形式，所以本文将着重研究模糊环境下的二层规划的模型、算法及其简单应用。 本论文主要研究模糊环境中的二层规划，在第三章中给出了模糊二层规划的三种模型：模糊期望值二层规划模型、模糊相关机会二层规划模型、模糊机会约束二层规划模型，并且介绍了基于模糊模拟的遗传算法，最后在第四章中用本文中介绍的模型和算法来解决模糊环境的资源分配问题。