单机排序问题是在一定的条件下，利用一个处理机,最优地完成一批给定的任务或作业.由于它在实际中最常见,并且是多机排序问题的基础，所以它一直是人们研究的热点.本文从以下三个方面对单机排序问题进行了研究.　　一.研究了带有权重和工期，最小化耽搁任务总权数的单机排序模型的算法　　成熟的精确算法仅对较小规模的模型有效.因为对规模较大的模型的算法是NP-难的,所以只有近似算法.因此，为了得到一种误差更小可行的近似算法,本文给出了其模型的精确解的结构，提供了该模型的一些性质.基此,设计了该模型的一种新算法（称为1D-WP人机对话算法）.虽然它仍是一种近似算法，但对某些规模较大的模型也常常可以达到精确解.　　二．基于不确定理论,研究了带有权重和工期，处理时间不确定，最小化耽搁任务总权数和最小化最大按时完工时间的双目标单机排序问题　　首先,基于不确定理论，构建了该问题的模型；然后，将其转化成了确定的模型.由于这两个目标具有对立性，所以分析了它们之间的关系，提供了它们的性质，基此设计了它的算法.　　三.基于不确定理论研究了工期为区间，带有权重，处理时间不确定，最小化耽搁任务总权数与总加工时间加权和的单机排序问题　　首先,基于不确定理论，利用最大化算子构建了该问题的模型；然后，将其转化成了确定的模型.最后，提供了它的遗传算法.　　本文分别提供了上述三种模型和算法的数值例子.它们分别说明这三种模型和算法是有效的.