本文针对p-hub中心问题开发了三个新的平衡优化模型,其中旅行时间以模糊随机变量为特征。 所提出的平衡优化方法是找到枢纽设施和需求节点的位置,以使不确定行程时间的平衡服务水平最大化。 在温和的假设下,我们首先处理均衡服务水平,并将其降低到等效的概率约束。 根据等效随机规划模型的结构特点,设计了一种新的基于参数分解的混合禁忌搜索(PD-HTS)算法,该算法结合了参数分解(PD),样本均值逼近和禁忌搜索算法。 为了证明设计解决方案方法的有效性,我们使用澳大利亚邮政数据集和随机生成的数据集进行了一些数值实验。 比较研究表明,与基于参数分解的混合遗传算法相比,PD-HTS算法具有更好的性能。