最小权顶点覆盖问题（又可称作为MWVC问题）不但是组合优化问题中的一个经典问题，而且被广泛应用于实践中。顶点的权值在MWVC问题中，可以代表经济、管理、工程应用中的费用、成本等等，其在绝大多数情况下具有不确定性。本文关注MWVC问题在不确定环境中的应用，分别对模糊不确定环境下和随机模糊不确定环境下的MWVC问题进行研究。　　 本文内容总体分为两大部分。在第一部分，将模糊不确定性引入MWVC问题中，重点探讨模糊不确定环境下的MWVC问题。首先引入可信性理论以描述模糊不确定性，然后再基于不同的决策准则，分别建立了模糊不确定环境下MWVC问题的三个决策模型。为了求解我们所提出的三个不同的决策模型，我们运用遗传算法和模糊模拟技术相结合提出一种混合智能算法。并以一个数值实验为例，验证了所设计的决策模型与混合智能算法的鲁棒性。　　 在第二部分，将随机模糊不确定性引入MWVC问题中，对随机模糊不确定环境下的MWVC问题进行研究。首先引入机会测度理论以描述随机模糊不确定性，并与不确定环境下常用的三个决策准则相结合建立随机模糊不确定环境下MWVC问题的决策模型。为了求解我们所提出的三个不同的决策模型，我们运用随机模糊模拟技术和遗传算法相结合提出另一种混合智能算法。同样以一个数值实验为例，验证了所设计的决策模型与混合智能算法的鲁棒性。