随着互联网经济的发展，越来越多的制造商开始尝试利用网络直接将产品分销给消费者（直接渠道）。新分销渠道的引入，一方面可以帮助制造商扩展新市场;另一方面也会对现有销售渠道（间接渠道）产生影响，如何更好地平衡两个渠道便成了制造商面临的一个重要问题。
　　目前大多数研究都是在确定环境下考虑问题，但是制造商在制定决策时，通常会存在一些不确定因素，例如消费者对产品价格以及质量的敏感度。而且在制造商决定引入新的直接渠道时，通常没有足够多的样本来刻画这些不确定因素，因此我们需要邀请专家来对这些不确定因素进行评估。如果认为这些不确定因素是确定值或者用随机变量来处理这些主观不确定因素，将会产生较大的误差。因此我们采用不确定变量刻画模型存在中的不确定因素。
　　制造商与中间商在间接渠道有着不同的合作模式:固定价格模式、收入分成模式和利润分成模式。基于不确定理论与Stackelberg博弈，本文分别建立了针对这三种不同模式的优化模型。本文在考虑制造商在两个渠道价格策略的同时，也研究了制造商在两个渠道的产品线设计问题。此外，本文设计的模型考虑了网络效应对消费者购买行为的影响。
　　最后，基于遗传算法的思想，本文分别设计了求解三个模型的混合智能算法，并进行了一系列数值实验。实验结果显示，本文设计的算法可以有效求解相应的优化模型，且具有良好的鲁棒性。