指派问题是运筹学中的一类经典决策问题，在实际生活中广泛存在。对于传统的指派问题已经有了相对成熟的研究，可以用匈牙利法、隐枚举法、分枝定界法等方法解决。在制定经营管理的决策过程中，因为各种复杂的现实情况而形成的各种不确定条件下的指派问题成为众多学者当前的探究重点。复杂现实中的不确定环境不再仅仅只含有随机因素或模糊因素，而是彼此融合，这就产生了双重不确定环境下的指派问题。　　对于双重不确定环境下的指派问题，主要分为随机模糊、模糊随机两种情况进行研究，具体重点工作如下：　　首先，在不确定规划理论的基础上，针对实际应用中一类双重不确定指派问题展开研究，通过对资源量限制下的随机模糊指派问题的分析,建立了其期望值模型，设计了一种特定条件下的等价算法对所建模型进行求解，并给出数值求解说明该模型的合理性及算法的有效性。　　其次，研究了随机模糊环境下指派问题的其他模型，分别建立了其机会约束规划模型和相关机会规划模型，受启发于刘宝碇等提出的用混合智能算法求解不确定规划的思想，设计了将随机模糊模拟和遗传算法相结合的混合智能算法来对模型进行求解，并通过一个具体的数值实例验证了该算法的有效性。　　最后，研究了模糊随机环境下的指派问题，在不确定规划理论的基础上，仿照随机模糊环境下的建模过程，对模糊随机环境下指派问题建立了几种不同模型，并通过一个具体的数值实例验证了所建模型的合理性。