In the present research, a multi-objective mathematical model for construction material supply chain design under uncertainty is investigated. The considered supply chain is made up of a primary supplier and a number of projects (i.e., customers) demanding for different construction materials in different periods of time depending on the technical specifications of the demanded product in terms of life time. Moreover, the rate of product loss due to ill-timed transportation affects the respective managerial decisions. However, the most significant issue to address is the presence of uncertainty, for which we used the robust programming method proposed by Bertsimas and Sim. In order to solve the formulated mathematical model, we used epsilon-constraint method and the best-worst method as a multi-criteria decision-making method for small-scale cases, and meta-heuristic algorithms (NSGA-II, PESA, and SPEA) for large-scale problems. According to the obtained numerical results, one can observe that the SPEA algorithm outperformed all other algorithms, making it the optimal choice for addressing real cases. Moreover, a sensitivity analysis on the problem at different levels of the associated uncertainty with the parameters indicated the large impact of the uncertainty on the final outcomes. Results of this model can be used as efficient managerial instruments for optimizing the construction material supply chain design problem in the scope of civil project management.

在本研究中，研究了不确定性条件下建筑材料供应链设计的多目标数学模型。所考虑的供应链由主要供应商和多个项目（即客户）组成，这些项目在不同的时间段内需要不同的建筑材料，具体取决于需求产品在生命周期方面的技术规格。而且，由于运输不及时而导致的产品损失率会影响相应的管理决策。但是，要解决的最重要问题是不确定性的存在，为此，我们使用了Bertsimas和Sim提出的健壮的编程方法。为了解决公式化的数学模型，我们使用epsilon约束方法和最差方法作为小规模案例的多准则决策方法，以及针对大规模问题的元启发式算法（NSGA-II，PESA和SPEA）。根据获得的数值结果，可以观察到SPEA算法优于其他所有算法，这使其成为处理实际案例的最佳选择。此外，在相关不确定性的不同水平上使用参数对问题进行的敏感性分析表明，不确定性对最终结果的影响很大。该模型的结果可作为有效的管理工具，用于优化土建项目管理范围内的建筑材料供应链设计问题。使其成为处理实际案例的最佳选择。此外，在相关不确定性的不同水平上使用参数对问题进行的敏感性分析表明，不确定性对最终结果的影响很大。该模型的结果可作为有效的管理工具，用于优化土建项目管理范围内的建筑材料供应链设计问题。使其成为处理实际案例的最佳选择。此外，在相关不确定性的不同水平上使用参数对问题进行的敏感性分析表明，不确定性对最终结果的影响很大。该模型的结果可作为有效的管理工具，用于优化土建项目管理范围内的建筑材料供应链设计问题。