《表2 灰色关联度结果：不确定需求下内陆集装箱货流分配及网络优化》

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《不确定需求下内陆集装箱货流分配及网络优化》

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基于情景集的鲁棒优化模型由Mulvey[8]提出，其思想是根据数据特性进行情景集合划分使其能够涵盖事件所有可能发生的情况.经统计发现东北地区内陆集装箱城市节点的货运需求具有较强的波动性.因此，本算例设定各节点货运需求量的均值作为划分各批次需求量大小的基准.为最大限度覆盖货运需求量的波动区间，采用低于均值50%、低于均值25%、均值、高于均值25%和高于均值50%的方式来划分情景.并引入了灰色关联度分析法探究各情景下的货运需求与该节点货运均值的关联程度.本文将分辨系数设定为0.2.最终得到各情景与货运需求均值之间灰色关联度结果见表2.