实际工程问题中存在着大量的不确定性，单个的或少数的不确定性因素对系统的影响较小，在具体建模过程中可以简化，但是多个不确定参数相互耦合后会对结构系统产生消极的影响。目前用于不确定性分析的工具有多种类型，以概率方法、模糊方法和区间方法等较为常见。其中区间方法由于对试验次数和样本的依赖比较低，只需要得到不确定参数的上、下边界而非精确的概率分布，因此具有很强的工程实用性。本文针对区间不确定性优化中的有关问题开展了研究，其主要工作如下：(1)基于多维平行六面体模型提出了一种新的区间优化算法可处理不确定参数之间带相关性的不确定性优化问题。多维平行六面体模型通过其参数变化可以直接反映不确定参数之间的相关性或独立性，通过仿射坐标变换和转换矩阵，本文提出的区间优化问题可以转换为一般形式的区间优化问题。最后通过算例验证并考虑了在不同的相关系数和相关情形下的优化结果。(2)提出了一种考虑公差设计的区间优化算法在保证目标性能的同时最大化设计变量的公差带，提高制造工艺性和降低制造成本。其中区间中值映射为基本尺寸，区间长度映射为公差带宽度，以对称公差作为研究对象，构建新的公差带评价系数，使原优化问题转换为多目标优化问题。运用成熟的多目标算法求解得到相应帕累托解集，通过算例验证算法有效性。该方法能实现基本尺寸和公差同步优化，进一步扩大了区间方法在工程实际中的应用范围。