根据不确定性排序的发展，大家越来越能够在不确定的环境下进行排序，工件的加工时间，交货期，准备时间和机器种类以及加工能力等参数都有可能是不确定的，如果这些不确定因素属于认识不确定性，则可以用模糊排序解决。随着模糊集理论的发展，把模糊数运用到排序理论已经成为当今一大热点，模糊排序是值得引起关注的新型排序。模糊排序是指工期，加工时间等本身是固定时间，由于许多原因导致工期或者加工时间不确定。关于模糊数的排序，在经济学上用评价方法来对模糊数进行排序，这也可称为模糊排序。　　本文讨论了模糊集中的三角形和梯形模糊数。用模糊综合评价来讨论模糊工期的制定与安排，并利用模糊综合排序和直觉模糊集集结算子对工厂进行有效的综合评价来进行模糊排序，从而把模糊排序运用到生活中。并且也讨论了平行机下的工期是模糊的，用工期的隶属函数来讨论最大延迟惩罚和总误工问题，目标是最优化最大延迟惩罚和总延迟，怎样安排排序得到最好的结果，在讨论总误工时，利用满意度来给出最好的算法，研究延迟惩罚问题的目的是怎样安排生产才能使惩罚最小，工件误工的工件个数最小。而后进一步研究了利用了梯形模糊数和三角形模糊数表示模糊工期和模糊加工时间，在模糊环境下讨论平行机排序问题，主要是研究具有学习效应的平行机下最大延迟的一些性质，利用模拟退火和分支定界算法对其性质的讨论，还利用机会约束模型对目标下界的确定等。