p枢纽中心问题研究在网络中如何选择合适的枢纽使O-D流(即从起点到终点的运输流)的最长到达时间最小。在实际的p枢纽中心问题中,时间参数往往带有模糊性,因此我们就需要采用处理模糊性的理论工具来研究p枢纽中心问题。本文首先建立了模糊可信性p枢纽中心问题模型。当运输时间为多元正态模糊向量时,本文采用逼近方法将原模型转化为带有逻辑约束的混合整数规划问题,并设计了一个改进的混合粒子群算法求解模型。考虑到可能性分布在实际p枢纽中心问题中难以确定的问题,论文进一步通过鲁棒性的方法建立了第二类模型：模糊广义风险值p枢纽中心问题模型。在第二类模型中,假设运输时间为相互独立的2-型模糊变量,通过均值简约方法得到其带有参数可能性分布的简约模糊变量,并讨论了模型的等价参数混合整数规划问题及其有效的求解方法。最后本文通过数值实验进一步说明了建模思想和求解方法的有效性。本文的主要工作可以概括为以下四个方面：(1)建立了两类模糊p枢纽中心问题模型；(2)定义了三种非对称的2-型模糊变量,并通过均值简约方法给出了简约模糊变量的参数可能性分布；(3)提出了在运输时间为多元正态模糊向量和2-型梯形模糊变量情况下将两类模型转化为等价模型的方法；(4)设计了改进的混合粒子群算法,并通过数值实验来说明建模思想和算法的有效性。