经济和科技的高速发展引起了生产规模的不断扩大,导致了项目调度在整个项目管理过程中的作用也越来越大。一个好的调度方案可以使整个项目管理变得更加高效。一般情况下,影响项目调度的因素主要有每个活动的周期、可用资源量等,而且这些因素在现实生活中往往都是不确定的。因此,不确定环境下项目调度问题就随之而产生了。针对上面提到的问题,本论文主要针对项目调度中存在的不确定因素如不确定的活动周期和可用资源量等,提出了两种在单目标下的解决方案和一种在多目标下的解决方案。首先,本论文采用模糊理论对上述问题进行了研究。模糊理论可以很好的对项目调度问题中的不确定因素进行描述。本论文利用三角隶属函数对不确定的活动周期进行了描述,利用梯形隶属函数对不确定的可用资源量进行了描述及可用性判定,然后给出相应的数学模型和约束条件。其次,本论文先利用启发式算法对不确定环境下项目调度问题进行了求解。在启发式算法中,本论文采用的是串行进度生成机制和最早结束时间的优先规则的方法来生成可执行序列。再次,为了避免启发式算法经常会出现局部最优解的情况,本论文又提出了以遗传算法为基础,通过与模拟退火算法的结合的混合遗传算法的方法对问题模型进行了求解。这种混合遗传算法也很好的克服了遗传算法自身的缺陷,并取得了良好效果,同时在实践中得到了较好的应用。最后,本论文对不确定环境下多目标的调度问题也进行了研究。利用了改进后的NSGA-II算法对问题进行了求解,在传统的算法基础上引入自适应交叉算子和自适应变异算子,并将求得的结果利用模拟退火算法进行进一步提炼。该算法通过在实际中的应用,取得了比较好的效果。