摘要：由于交通网络设计决策的长期性,许多参数会随时间而变化,因此在鲁棒性交通网络设计问题中考虑不确定性因素至关重要.当OD需求不确定时,同时考虑期望行程时间和最大遗憾值,引入一种新的鲁棒性度量标准,将α-鲁棒解的概念应用到交通网络设计问题中,提出了一种具有遗憾值约束的鲁棒性交通网络设计模型.然后设计遗传算法求解模型,得出不同遗憾值下网络设计的最佳方案.最后,以Nguyen-Dupius网络作为算例证明了遗传算法求解鲁棒性问题的有效性.详细分析了期望行程时间与最大遗憾值之间的权衡关系,权衡曲线表明,最大遗憾值的降低并不一定导致期望行程时间的较大增加;并将鲁棒优化模型与随机优化模型作比较,结果表明,鲁棒优化模型比随机优化模型更能规避不确定性带来的风险.

摘要：考虑不确定性环境,研究战略层次的供应链网络鲁棒设计问题,目标是设计参数发生摄动时,供应链性能能够保持稳健性。基于鲁棒解的定义,建立从上游供应商选择到下游设施选址-需求分配的供应链网络设计鲁棒优化模型;提出确定遗憾值限定系数上限和下限的方法,允许决策者调节鲁棒水平,选择多种供应链网络结构;通过模型分解与协调,设计了供应链节点配置的禁忌搜索算法。算例的计算结果表明了禁忌搜索算法具有良好的收敛特性,以及在处理大规模问题上的优越性;同时也反映了利用鲁棒优化模型进行供应链网络设计,可以有效规避投资风险。