网络计划技术是项目计划和管理的一种非常有效的科学方法。项目的管理过程中,往往存在着一些不确定的因素,传统的关键路径法假定网络计划中每项活动的活动持续时间为己知的确定值,但是实际项目的很多情况下,工作的持续时间具有不确定性,用关键路径法不能很好的解决这一问题。计划评审技术利用概率统计理论,求解工期的加权平均时间或期望持续时间,这在计算上相当复杂。项目工期不确定性具有模糊特征,模糊网络计划技术将模糊理论应用到网络计划的活动持续时间的计算中,具有非常重要的理论研究价值和实际应用价值。针对网络计划的活动持续时间的模糊特征,本文对模糊网络计划在进行时间参数的计算时存在的矛盾进行了分析。工序之间因为网络的拓扑结构而存在一定的相关性,而计算中则要求工序的时间参数是相互独立的,针对这一矛盾,本文将模糊数进行量化,并给出了模糊数大小的比较原则,进而对模糊运算进行了修正,提出了模糊运算的新定义,并建立模糊网络计划模型。本文提出一种模糊网络计划中工期隶属函数及路径的关键度的求解算法。该算法利用模糊分解定理求取活动的模糊截集,将模糊网络通过截集区间分解成一系列的区间网络,并以总工期的截集为基础构造出模糊总工期的隶属度函数。利用区间网络的关键路径和模糊网络路径关键度的之间的关系,提出计算路径关键度的方法,并通过实例验证算法的可行性。此外,为了更好的发挥模糊网络计划在项目管理中的优势,本文对模糊网络计划的工期-成本的优化进行研究,将模糊集合理论与遗传算法进行综合利用,建立了一个工期-成本综合模糊优化模型,在模型中的作业持续时间用模糊数来描述,给出了一个可接受的风险水平(λ水平)作为模糊数选取的最低条件,然后利用遗传算法在模糊解集中寻找最优或近似最优解,并给出实例对算法进行了验证。