本研究着重于不确定环境下的物流中心选址与分配问题。 在随机优化模型的基础上，提出了利用后悔模型形成的鲁棒优化模型。 然后，分析了鲁棒优化模型，随机优化模型和确定性优化模型之间的关系，并提出了两种算法：枚举法和遗传算法。 这两种算法的代码由Visual Studio 6.0上的Visual C ++实现。 代码中使用了优化软件Lingo 9.0来解决确定性优化模型和两阶段随机优化模型。 数值实验表明，该算法可以解决该问题。 此外，鲁棒优化模型的最优解对不同情况下的参数扰动不敏感，并且优于随机优化模