随着客户需求的不断提高，多项目调度往往处于不确定环境下，导致实际调度方案不能完全按照基准调度方案执行或需重新安排调度计划。不确定环境下的多项目调度问题需要充分考虑调度环境中的不确定性因素，如天气原因造成的工期延误或设备故障造成的停工等，而这种不确定因素又是不可避免的。因此，不确定环境下的多项目调度问题的研究是有重要的理论价值与实际意义。针对多项目调度问题中工期不确定、多干扰同时扰动调度等问题展开研究，恢复或避免扰动对多项目调度的影响，以确保多项目调度顺利完工。本文在国家社会科学基金项目“基于产品内分工的内陆开放型加工贸易模式研究（No.11BGL006）”和重庆市重大决策咨询研究课题“社会应急物资储备与调配机制研究”联合资助下完成研究工作。首先，针对不确定因素对多项目调度的直接影响体现在工期的变化上，研究了工期不确定的多项目调度问题；其次，针对不确定环境下多项目调度鲁棒性较低、资源利用率低的现状，在活动可拆分基础上采用非抢占式执行模式，研究了活动不确定的多项目调度问题；然后，针对不确定因素作用下多项目执行过程中多次受扰动情况，研究了面向多干扰的多项目调度问题；最后，针对不确定因素导致实际调度与基准调度产生偏差的现实问题，研究了不确定环境下的多项目前摄性调度问题。论文主要研究工作如下：①针对不确定环境下多项目调度的鲁棒性较低和工期的不确定问题展开研究，构建不确定环境下的多项目调度工期-鲁棒性均衡优化模型，鉴于问题的复杂性，设计多级遗传算法求解此问题。试验结果表明，工期不确定的多项目调度的鲁棒性随着项目截止日期的延长而增加，资源使用量越平稳，项目的鲁棒性越高。②深入分析不确定因素对多项目调度内部资源使用率的影响，按照活动的可执行性将其拆分为若干的子活动，并执行非抢占式执行模式，在提高多项目调度资源利用率的基础上，降低不确定因素对多项目调度系统的影响。以工期-成本-质量-鲁棒性为优化目标，利用效用函数建立多目标均衡优化模型，并设计云遗传算法对问题进行求解。试验结果表明，采用非抢占式操作模式，不仅可实现多项目调度整体效用最大化，而且可提高多项目调度应对不确定因素的能力，提高多项目调度在共享资源情况下的资源利用率。③分析不确定因素对多项目执行过程的多干扰问题，探研不确定因素对工期、客户满意度、成本和资源可用量的影响，目标是在资源约束和工期截止时间的限制下，合理的制定多项目调度计划扰动恢复策略，使干扰事件对多项目调度的扰动最小化。构建面向多干扰的多项目调度模型，并设计双种群遗传算法求解问题模型。试验结果表明，面向多干扰的多项目调度问题采用局部重调度的方案能符合项目的实际需求，且能较快速的制定方案以恢复干扰事件对调度系统的影响。④分析不确定因素导致的实际调度方案与基准调度方案产生偏差问题，采用前摄性调度策略根据以往数据对干扰事件进行分析，制定确定的基准调度计划，预测可能发生的干扰事件并预先制定恢复策略，以此降低多项目调度在不确定环境中工期延误与成本损失。并建立不确定环境下多项目前摄性调度模型，结合模型的特点设计遗传模拟退火算法求解此问题。试验结果表明，随着项目成本的增加使得工期对扰动事件影响的敏感性下降，当成本要素权重系数增大时，扰动事件对优化目标的影响成减少趋势。本文对不确定环境下多项目调度问题展开了深入的研究，也取得了一定的研究成果，但由于不确定因素和干扰事件的识别、描述与度量较为困难，还存在诸多方面待进一步的研究和探讨。