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摘要
应急物资配置涉及选址和库存优化等决策问题，可为灾后物资供应提供保障。首先，考虑应急物资需求的不确定性，构建两阶段随机规划模型，以优化设施选址及库存决策。然后，提出基于机器学习的样本均值近似算法，整合k++均值聚类和分层随机抽样方法改善样本生成效率，以提高样本均值近似算法求解大规模随机规划模型的效率。最后，通过仿真实验验证了模型和算法的有效性。结果表明，当问题规模增大，所提出的算法能在短时间内求得较好的解。
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单位经济管理学院; 西南交通大学
