定向问题是经济管理领域一类非常重要的决策问题,其本质是要寻找符合要求的最优路径。在现实中,定向问题具有很高的研究价值,在旅游、商业、会展、物流甚至军事等诸多领域中,都有非常重要的应用前景。而当我们利用定向问题去解决实际的问题时,往往又会面临许多不确定性。模糊不确定性就是一种生活中常见的不确定性,主要源于主观认知与客观事实之间的偏差。在回顾已有研究的过程中,我们注意到,从模糊环境角度研究定向问题的研究成果还比较少见。因此,本文选择从模糊环境入手研究定向问题,力求拓展定向问题在不确定环境下的应用潜力。　　本文以模糊理论中的可信性理论为基础,将模糊不确定性引入到定向问题中,并依据三种不同的决策准则,构建了三类决策模型来刻画模糊环境下的定向问题。在此基础上,本文结合模糊模拟技术和遗传算法的思想,为求解问题设计了一种混合智能算法,并运用模拟数据对算法进行了一系列实验。实验结果显示,本文提出的模型和算法能有效地求解模糊环境下的定向问题,具有良好的有效性和稳健性。