劳动力资源规划问题是经济管理领域内一类非常重要的决策问题，对于任意产业来说，劳动力资源的有效配置不仅可以提高工作效率，更可以节约企业成本。在现实生活生产中，劳动力资源配置问题有很高的研究价值，但不同于机器的标准化作业，在劳动力的规划中会出现很多的不确定性，无论是在招聘、解雇还是调动的过程中人的主观意愿会使得最终结果产生随机性，同时，劳动力规划成本也处于不断变化的过程中。回顾以往的文献资料，笔者发现很多学者研究了确定环境下的劳动力规划问题，提出了很多模型，然而不确定环境下的劳动力规划问题鲜有研究，因此，本文选择从随机环境入手研究劳动力规划问题，力求更符合实际情况，完善劳动力规划研究在随机环境下的应用潜力。　　本文借鉴了前人劳动力规划模型的思路，结合实际生活生产中的情况引入随机不确定性，并依据三种不同的决策准则，构建了三个决策模型来刻画随机环境下的劳动力规划问题。同时，结合随机模拟技术与遗传算法的思想，为求解三个决策模型设计了混合智能算法，运用随机模拟数据对算法进行了一系列实验。实验结果显示，本文提出算法可以有效的对劳动力规划模型进行求解，具有良好的有效性及稳健性。