本文研究不确定环境下的优化问题,以实际应用背景为出发点,主要讨论了不确定规划模型及用于模型求解的混合智能算法,旨在继续丰富不确定规划求解的算法和建模思想,本文主要工作如下: 首先考虑同时含有随机和模糊参数的混合机会约束规划模型,设计了基于随机模拟和模糊模拟的粒子群算法,结合实际例子说明了算法的有效性;其次,本文结合期望值模型和机会约束规划模型,首次提出一类随机期望值和机会约束混合规划模型,并将此建模思想推广到模糊环境下,提出了一类模糊期望值和机会约束混合规划模型,通过对实际例子的研究和分析说明了模型的合理性和适用性;最后,本文考虑同时含有随机和模糊参数的混合线性机会约束规划模型,设计了基于随机模拟和模糊模拟的单纯行算法,通过对数值实例的计算研究证明了算法的有效性。 本文研究的成果进一步拓展了不确定规划的内容,为计算不确定规划问题提供了新的算法,也为在不确定环境下更切合实际地分析和解决问题提供了更丰富的建模思想。