本书从数据驱动决策与最优化角度出发，深入细致地阐述不确定环境下选址决策与优化问题中面临的一系列挑战，并提出相应的数据驱动鲁棒选址优化建模方法。主要内容包括基于有限概率分布信息的数据驱动（分布）鲁棒选址优化方法、基于决策依赖型结构化数据驱动（分布）鲁棒选址优化方法以及基于时间序列预测模型的多阶段（分布）鲁棒选址优化方法等等。本书以相关企业实际供应链决策问题为背景，全面阐述不确定环境下数据驱动鲁棒选址优化建模框架及求解算法，不仅丰富了选址优化建模理论，而且为企业提升选址与供应链运营决策质量提供了切实可行的数据驱动方法。 本书既可以供运筹与优化、物流与供应链管理等相关企业参考，同时也可以作为高校及科研院所相关专业的教师、研究生及研究人员的研读书籍或教学用书。

第1章 引言
1.1 设施选址问题简介
1.2 设施选址问题与不确定性
1.3 分布鲁棒优化与数据驱动方法
1.4 本书的结构
1.5 本书的使用方法
1.6 相关数学符号说明
第2章 鲁棒与随机优化模型概要
2.1 鲁棒优化
2.2 分布鲁棒优化.
2.3 两阶段随机规划
2.4 两阶段分布鲁棒优化
2.5 本章小结
第3章 两阶段分布鲁棒枢纽选址优化
3.1 背景
3.2 确定性容量充足型枢纽选址模型
3.3 不确定参数相互独立下分布鲁棒容量充足型枢纽选址模型
3.4 不确定参数非独立下分布鲁棒容量充足型枢纽选址模型
3.5 分布鲁棒容量限制型枢纽选址模型
3.6 数值实验
3.7 本章小结
第4章 两阶段状态依赖分布鲁棒选址优化
4.1 背景
4.2 状态依赖需求不确定性下两阶段产能限制型工厂选址模型
4.3 鲁棒敏感性分析
4.4 嵌套Benders分解精确求解算法
4.5 数值实验
4.6 本章小结
第5章 鲁棒性指标与两阶段选址优化
5.1 背景
5.2 资源回收模型与原料状态不确定性建模
5.3 资源回收系统的鲁棒性分析
5.4 复合鲁棒性指标及高效计算形式
5.5 数值实验
5.6 本章小结
第6章 Stackelberg博弈与双层选址优化
6.1 背景
6.2 分布鲁棒双层资源回收规划模型
6.3 分类方案依赖型原料状态分布不确定集
6.4 分布鲁棒双层资源回收规划模型的高效计算形式
6.5 数值实验
6.6 本章小结
第7章 预测不确定集与多阶段选址优化
7.1 背景
7.2 基于点预测的确定性模型
7.3 基于预测不确定集的资源回收系统净现值保证水平
7.4 多阶段鲁棒资源回收设施选址模型
7.5 数值实验
7.6 本章小结
第8章 时间序列分布不确定集与多阶段选址优化
8.1 背景
8.2 多阶段容量充足型枢纽选址模型
8.3 模型的高效计算形式与鲁棒性水平分析
8.4 多阶段容量限制型枢纽选址模型
8.5 数值实验
8.6 本章小结
附录A 证明及其他相关内容
附录B 凸优化基础
参考文献