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在铁合金配料问题的大量传统研究工作中,多数研究工作均与确定性系统相关。在不确定系统中考虑一类新的带有可信性约束的模糊铁合金配料机会约束模型。由于提出的模糊铁合金配料问题常常包含带有无限支撑的模糊变量参数,因此它是一个很少被直接求解的无穷维优化问题。为了求解这个模糊优化问题,通过逼近方法将模糊铁合金配料机会约束问题转化为一个有限维优化问题。设计一个含有逼近方法、神经网络和遗传算法的混合智能算法求解提出的带有可信性约束的铁合金配料机会约束问题。给出一个数值例子来表明所设计模型和算法的实用性。