如今在我们的日常生活中,网络无处不在,无时不有,我们每个人都生活在一个高度网络化的社会当中。大量的实际问题可抽象为网络与网络优化的问题。本文主要采用图与网络、不确定性、不确定规划与网络优化等的理论与方法研究不确定条件下网络系统的优化问题。在深入研究图与网络相关概念的基础上,对不确定网络系统的概念进行了提炼与完善,并提出了统一标识不确定网络系统的方法;根据不确定理论与不确定规划,从三种不同的建模机理对不确定网络系统中的最短路问题、最小生成树问题进行了深入的研究,建立了基于条件测度的网络优化模型并设计了基于测度模拟技术的混合智能算法;在应用实例中,针对地下物流系统进行隧道网络规划。主要工作如下:(1)基于不确定条件测度的不确定网络系统的一般定义、分类和统一标识的研究。首先通过对确定图与不确定图、确定网络与不确定网络相关概念的分析与研究,提取了网络系统的不确定性特征;基于此提出了不确定网络系统的一般定义,统一了网络系统中网络属性的不确定性与网络结构的不确定性,并把现有的不确定网络系统分成了三类。然后引入不确定理论中条件测度的思想,将网络系统中属性不确定性与结构不确定性有机地统一;利用条件测度综合刻画网络系统的不确定性,并类比邻接矩阵的形式,提出了统一标识不确定网络系统的不确定条件测度矩阵。(2)基于条件测度思想的不确定网络系统中最短路问题的研究。首先,基于条件测度思想,依据不同的决策准则,建立了解决不确定网络系统中最短路问题的三类数学模型,分别是基于期望值规划的期望最短路模型、基于相关机会规划的最大机会最短路模型、基于机会约束规划的α-最短路模型。然后设计了求解最短路的优化模型的基于测度模拟技术与Floyd算法相结合的混合智能算法。该算法先通过测度模拟技术模拟优化模型中的不确定函数,将不确定的规划模型转化为与其等价的确定形式;再采用传统的解决优化模型的算法求解确定形式的优化问题。(3)不确定网络系统中基于条件测度的度约束的最小生成树问题的研究。首先考虑实际应用中存在限载限流的情况,增加了度约束的限制条件。然后同样根据不同的决策准则,基于期望值规划、相关机会规划以及机会约束规划,建立基于条件测度的三种不同的度约束最小生成树问题的优化模型。其次对最短路问题与最小生成树问题的模型进行了比较与说明。最后设计了求解优化模型的基于测度模拟技术与D—Prim算法相结合的混合智能算法。(4)不确定网络系统中的实例(地下物流系统的隧道规划问题)研究。先将地下物流系统规划问题抽象为不确定网络系统中的最短路问题。然后建立了基于条件测度的最大机会最佳隧道规划的优化模型。最后采用分层优化设计和混合智能算法的思想对问题进行了求解。