通过理论分析和证明将其转化为等价的确定一阶段规划模型进行求解，降低了计算难度且得到了模型的精确解^[1]。Chen等人提出了不确定需求环境下的多目标混合整数模型，以使总成本、运输时间最小，鲁棒性最大化，提出了一种两阶段模糊决策方法来研究不同目标之间的相互影响^[2]。Xu等开发了一个随机模糊规划模型来解决考虑随机需求和供应商容量的多阶段SCD问题，通过对给定的满意水平提供一个辅助规划模型，将模型转化为等价整数规划，利用遗传算法建立了生成树，对模型进行了求解^[3]。Gumus等人提出了一种集成神经模糊混合整数线性规划(MILP)方法来设计需求不确定下的三级供应链网络，通过建立神经模糊模型对需求数据进行预测，并考虑确定性、静态、多级网络对MILP模型进行求解^[4]。梁爽研究了带有模糊时间约束的多周期多车型混合运输配送网络优化模型，并采用微粒群智能优化算法进行求解，验证了该模型对企业做出长期决策具有良好的指导作用^[5]。曲孟等建立了考虑多运输方式的模糊随机规划供应链模型，并在相应的隶属度水平和置信水平下将其转化为确定的线性规划模型^[6]。