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本研究では，専門家・熟練者の知識に含まれる曖昧さ（ファジィ）や需要などの確率的不確実性が存在する環境における生産計画や物流問題をネットワーク計画問題として定式化し，競合目的を考慮した多目的最適化モデルを提案するとともに，各目的に対する満足度のバランスを考慮した満足解を実用時間内に導出するアルゴリズムを開発した．
まず，景気や天候などの確率的に変動する状況を複数のシナリオ（それぞれに生じる確率が与えられている）で表現し，ファジィ目標が達成されると期待できる可能性の最大化モデルやばらつきを考慮した最適化モデルを提案した．特に応用面を意識して，離散型確率変数の拡張概念となる離散型ファジィランダム変数を新しく定義し，目的関数の係数が離散型ファジィランダム変数で表される場合について，可能性測度や必然性測度に基づく新しい意思決定モデルを提案した．定式化された問題が等価な非線形計画問題に変換できることを証明し，広く使用されているR言語や数理計画ソルバーを使って求解可能であることを示した．
また，競合関係が存在する問題に対しては，目的関数の係数の曖昧さを表すファジィパラメータの取り得る値が互いに依存している場合の階層型２レベル計画問題を新しく考え，必然性測度に基づくStackelberg解が凸計画法に基づく解法によって求解可能であることを示した．
さらに，現実の生産計画や物流計画の問題にしばしば現れるネットワーク上の施設配置問題に対して，需要量がファジィランダム変数で表される状況での意思決定モデルと解法を構築した．集荷配送計画問題に対しては集荷点がクラスタとなる新しい問題を定義し，効率的な近似解法の提案を行った．提案した近似解法は，プリント基板検査の最適化問題といった生産・物流計画以外の分野にも広く適用できる可能性があることが示された．
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