随着科学生产力的快速发展和人类文明的不断进步,决策优化问题在现实生活中发挥着越来越重要的作用，正确的决策和有效的优化往往可以带来巨大的经济效益，从而促进了优化算法和规划模型的快速发展。带有模糊参数的随机规划是处理数据带有随机性、模糊性的一类数学规划，是优化领域在不确定环境下处理决策问题的重要工具。以前很多专家和学者在求解带有模糊参数的随机规划问题时，尝试用各种策略对变量进行随机性、模糊性处理，并建立相应的等价规划模型来求解，比如期望规划模型、机会约束规划模型、相关机会约束规划模型等。尽管这些方法已经被广泛地应用于各种领域，但它们都有一定的局限性和针对性，它时刻制约着带有模糊参数的随机规划理论的发展，因此还有待后人提出了更加合理、可行的规划模型及优化算法。　　本文依据随机规划和模糊决策的本质特征，提出了改进的规划模型。首先把单目标随机规划问题中约束条件和目标函数的处理思想扩展到带有模糊参数的多目标随机规划问题中，具体定义了综合效应函数；其次利用综合效应函数去处理它，建立了基于综合效应的带有模糊参数的多目标随机规划模型；最后结合遗传算法，通过具体的例子对该规划模型的有效性和可靠度进行了实证研究。结果显示该方法具有良好的可操作性，它不仅将现有的一些处理带有模糊参数的多目标随机规划问题的方法蕴含在内，而且还可以在求解过程中有效地将决策方案融入其中。该方法在管理、经济、工业、农业以及生态等领域具有广阔的发展空间和应用价值。