不确定规划自2009年提出以来就被应用于各类经典规划问题。机器排序问题在车间管理、计算机系统、自动化生产等实际场景中有着十分重要的应用。2010年,不确定变量被引入机器排序问题的研究中,自此,许多学者对不确定环境中的机器排序问题做了研究。这些研究主要包括平行机的最小化最大完工时间模型、期望-方差-熵模型以及机器排序的目标规划模型。但之前的工作并没有考虑到工件自身带有到达时间和交货时间的问题。在实际生产生活中,经常会有待加工的工件是分批次运达车间的情况,这就需要考虑工件的到达时间;同样在很多情况下,待加工工件也会有规定好的交货时间,过早或者过晚完工都会产生额外的费用,所以需要合理安排加工顺序,减少额外开支。本文首次将到达时间和交货时间引入不确定环境下的机器排序问题,并在此基础上,讨论了工件的完工时间和最大完工时间的表达形式及其逆不确定分布,提出了带有新参数的机器排序模型。本文的主要创新点有:一、在不确定环境下的机器排序中引入了到达时间参数r,提出了新的平行机的机器排序模型;二、在不确定环境下的机器排序中引入了交货时间参数d,同时提出了最小化加权延误时间模型和最小化加权提前时间模型;三、根据模型的特点,设计了针对新模型的混合智能算法,并给出了数值实例。