# 随机服务网络设计

两阶段随机服务网络设计要为不确定货量预先决定每条线路开多少车，第二阶段的补车成本使问题难以求解。一种做法用前馈神经网络替代这一补车成本子问题，并把训练好的网络嵌入混合整数规划中求解；由于第一阶段是普通整数变量，训练样本改由单场景问题的解做局部扰动生成。在18个算例上，扰动法所得设计的总成本与全场景评估值平均偏差1.33%，随机生成样本的偏差为10.81%。

两阶段随机服务网络设计要为不确定货量预先决定每条线路开多少车，第二阶段的补车成本使问题难以求解。一种做法用前馈神经网络替代这一补车成本子问题，并把训练好的网络嵌入混合整数规划中求解；由于第一阶段是普通整数变量，训练样本改由单场景问题的解做局部扰动生成。在18个算例上，扰动法所得设计的总成本与全场景评估值平均偏差1.33%，随机生成样本的偏差为10.81%。