退化系统的可靠性可以通过采取适当的维护策略来改善。在传统的不确定更新过程研究中主要考虑了系统的随机性，但在实际的系统中，模糊性对系统正常运行的影响也同样重要。本文主要研究了系统运行中的模糊性以及与随机性相结合的各种情况，并建立了相应的优化模型。 寿命相关的更换策略是最重要的维护策略之一，为了描述系统运行中的模糊性，本文建立了模糊条件下的系统更新模型，并将Blackwell随机更新定理扩展到组件寿命为模糊变量的情况，提出了系统单位组件单位时间长期运行期望费用的概念。然后，将所得到的模型与组件寿命为为随机变量的情况相结合，将其扩展到系统组件寿命为模糊随机变量和随机模糊变量的情况下，建立了模糊随机更新模型和随机模糊更新模型，并对系统单位组件单位时间长期运行期望费用的概念做了相应的扩展。 对于不确定系统，系统单位时间运行费用的期望值的解析解是很难得到的。本文针对各种不同类型的不确定变量，分别采用了模糊模拟，模糊随机模拟，随机模糊模拟等技术求解各种类型不确定变量的期望值。由于各种不同类型的不确定系统，很难保证所研究的期望值函数的梯度总是存在，为了最小化系统的长期运行期望费用，应用了基于模拟的SPSA算法来对模型进行求解。 最后，我们针对本文所提出的模型分别设计了相应的算例，结果表明了模型和算法的有效性。