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不确定性作为现实世界中的主要特征，往往存在于各种决策优化系统中。随机现象和模糊现象是两种主要的不确定现象。随机性是指事件是否发生的不确定性，用来描述随机现象的工具是随机变量。模糊性是指事件本身状态的不确定性，用来描述和刻画模糊现象的根据是模糊集。随机多目标规划和模糊多目标规划可以帮助人们分别在随机不确定环境和模糊不确定环境下做出决策。然而，在实际决策过程中，人们面临的常常是双重不确定性环境，即随机现象和模糊信息同时存在并相互融合，无法截然分开。随机模糊变量是双重不确定变量的一种，它是描述双重不确定性现象(指随机模糊现象)的一种有用的数学工具。随机模糊变量被定义为从可能性空间映射到随机变量构成的集合上的可测函数。简单的说，随机模糊变量就是一个取值为模糊集的随机变量。随机模糊现象在现实生活中广泛存在。关于模糊随机多目标决策问题的研究不但具有理论意义，同时也具有实际应用意义。
分销网络是指产品或服务在从制造商向终端消费者转移过程中所经过的产品制造商、分销商、地区分销中心(或中心仓库)、零售商中的某个成员与上游、下游成员通过物流、资金流和信息流的连接所组成的链状结构或网络结构；在需求驱动的分销网络三层网状模型中，系统中各成员间的网络关系越来越复杂，横向上不同成员互相联系，交织在一起；纵向上供应商、制造商、分销中心、零售商等可分成多级，致使整个呈现出更为复杂的网络关系变，每一个网络成员都要越来越多地处理与之相联系的各种网络关系，造成了分销网络上各成员的物流、信息流、资金流流速加快、动态与不确定性增加，分销网络整体的不确定性在瞬息万变的市场竞争环境中往往表现出随机性、模糊性和随机模糊性等特征。由于往往缺乏历史数据和市场环境对分销网络的快速影响，产品需求量的变化不仅具有外在的随机性，更重要的还具有内在的模糊性。面对以随机模糊为主要特征的复杂市场环境，传统分销网络系统在效率、成本以及可控性方面的劣势日益突出，分销系统现状与分销系统效率、成本优势之间的不相适应日趋明显。主要表现在：竞争愈加充分，企业利润愈薄，分销渠道的控制作用举足轻重，企业在分销系统管理方面往往只关注分销系统的分销能力，而忽视分销系统的成本管理、协同管理、客户满意度、市场反应速度以及库存控制；同时，分销网络系统中随机模糊变量越来越突出表现出来，而现有的分销网络研究对其却未作任何研究，致使企业分销网络严重缺乏对随机模糊信息状态下的优化控制能力。因此，提出了分销网络随机模糊多目标决策模型及其应用研究。
为此，本文在广泛借鉴和吸收国内外研究成果的基础上，针对分销网络中广泛存在的双重不确定性，利用随机模糊理论建立了随机模糊环境下的分销网络决策模型。主要工作如下：
1.分销网络系统的随机模糊多目标决策模型群：针对分销网络中的各种不确定性信息，特别是双重不确定性信息进行分析研究；同时把分销网络的客户满意度、市场反应度和产品稳定性和分销网络成本处理成同等重要的位置进行研究。为此，在随机模糊理论的基础上，建立了随机模糊多目标决策模型群去研究分销网络的各种优化问题，主要从四个方面进行：一是建立随机模糊多目标期望值与机会约束模型，研究分销网络中的库存决策问题；二是随机模糊多目标机会约束决策模型，研究分销网络中的网络设计问题；三是随机模糊多目标相关机会约束模型，研究分销网络中物流配送(同时考虑VRP和VFP)问题；四是随机模糊多层决策模型，研究分销网络中协同机制问题。
2.分销网络设计中随机模糊多目标机会约束模型及应用：针对研究现状和现实需要，充分考虑分销网络设计中的随机模糊性，尽可能真实反应出分销网络设计的实际面貌，把客户需求、各设施间的运输费用、产品价格和各生产商的生产能力等考虑为不确定数，其中客户需求、各设施间的运输费用考虑为随机模糊变量，而产品价格、生产能力和分销能力考虑为随机或模糊变量，建立分销网络设计随机模糊多目标决策模型，应用随机模糊决策的期望值和双重机会约束决策方法对其进行确定性转化，并结合实际分销网络模型应用设计基于生成树的遗传算法进行模型求解。
3.物流配送中随机模糊多目标相关机会约束模型及应用：综合对物流配送中路线决策问题(VRP)和物品装载问题(VFP)进行研究，对VRP或VFP中受市场变化影响的客户需求处理成随机模糊变量，把车辆到达客户的时间看成一个时间段(时间窗口)，同时考虑了物流配送策略的总成本以及客户满意度作为目标进行优化，同时在配送中考虑了时间窗口外的等待成本和惩罚成本，提出了有不同装载能力、固定成本和变动成本的交货时间窗口(time window)约束的车辆路线规划问题(HVRPTW)，然后对问题提出了随机模糊相关机会决策模型。对所提出的模型，提出了其确定性等价模型，并证明了其解的存在性和最优性。结合随机模糊模拟和遗传算法，设计出了解决此模型的混合算法，使之计算机程序化，并进行了实证研究。
4.库存决策中随机模糊多目标决策模型及应用：基于分销网络库存决策问题，提出了一类随机模糊机会约束多目标规划模型，在目标中除了成本性目标外还考虑了产品稳定性目标。并针对所提出的模型，本文给出了对一类特殊的随机模糊变量模糊随机机会约束多目标线性规划的确定等价模型(概率可能性约束等价模型和概率必然性约束等价模型)，并所求解的问题模型设计出了基于妥协方法的遗传算法，从而得到一个妥协性的库存策略。
5.分销网络协同机制中随机模糊多目标决策模型及应用：依据生鲜农产品分销网络中的各组织所处的不同地位，借鉴多层规划的思想，问题建立了分销网络中的随机模糊多目标双层协同决策模型，针对所建立的模型，对其中的随机模糊变量进行确定性等价转换，使其转变成可求解的确定性模型，并采用模糊决策方法再使其变成一个Stackelberg-Nash均衡问题，并根据之间的交互式满意解的求解过程，我们设计了一个遗传算法去模拟该类型的交互过程，从而得到有效解。
以现实环境下的分销网络作为研究对象，以随机模糊理论为核心，紧密结合现有的随机模糊多目标规划的研究成果，对所建立的各种分销网络随机模糊多目标决策模型进行分析，设计与之相适应的遗传算法或者混合算法进行求解，并做出实证研究。本文的研究工作无疑对随机模糊多目标规划和在模糊随机环境下的分销网络优化问题的研究起到了积极的推动作用。