When the probability distribution i

When the probability distribution information of random variables is known, MOPOP can be transformed into a deterministic multi-objective optimization model through some complex transformations, and then solved using traditional mathematical programming methods and static multi-objective intelligent optimization algorithms.

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当随机变量的概率分布信息是已知的，MOPOP可以通过一些复杂的变换转化为确定性的多目标优化模型，然后使用传统的数学规划方法和静态多目标智能优化算法求解。

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当知道随机变量的概率分布信息时，MOPOP可以通过一些复杂的变换转化为确定性的多目标优化模型，然后利用传统的数学编程求解方法和静态多目标智能优化算法。

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当随机变量的概率分布信息已知时，通过一些复杂的变换将MOPOP转化为确定性多目标优化模型，然后利用传统的数学规划方法和静态多目标智能优化算法求解。

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