在物流中心选址、投资组合选择、工业生产计划制定等决策问题中存在着大量不确定因素,常见的不确定性包括随机性和粗糙性。如何处理决策过程中的不确定性是制定决策方案的关键。本文应用随机规划理论和粗糙集理论,解决了具有随机性和粗糙性的不确定规划问题,建立了随机规划模型、粗糙规划模型和随机粗糙规划模型的求解方法。第一、通过建立综合效应函数,对随机变量的期望值、方差以及分布函数进行综合量化,建立随机综合效应模型,将随机规划模型转化为清晰规划模型求解;第二、对粗糙变量的期望值、方差和可信度函数进行综合量化,建立粗糙综合效应模型,同时对目标函数和粗糙可行域进行综合量化,建立基于粗糙可行域的粗糙综合效应模型,将粗糙规划模型转化为清晰规划模型求解;第三、对随机粗糙变量的期望值、方差以及机会函数进行综合量化,建立随机粗糙综合效应模型,同时对随机变量的期望值、方差以和基于覆盖相似关系的可行域进行综合量化,建立基于覆盖相似关系的随机粗糙综合效应模型,将随机粗糙规划模型转化为清晰规划模型求解。通过决策者的不同决策理念和不同决策倾向,本文给出了综合效应模型的不同表示形式。并证明通过选择合适的综合效应函数,该模型包含了传统不确定规划求解模型:期望值模型、机会约束模型和相关机会规划模型,是上述传统不确定规划求解模型的扩充。由于在综合效应模型中含有不确定约束,本文将随机模拟技术、粗糙模拟技术和随机粗糙模拟技术融入遗传算法,给出了该模型的求解过程。最后结合数值算例和实例验证了综合效应模型的有效性。同时证明了当选择合适的综合效应函数类型和合适的参数时,综合效应模型的最优解好于其他方法求得的最优解。