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提出了一种基于模糊决策树的大型物流项目管理模型。该模型利用专家知识，以利益目标和模式选择结果的经验数据为训练样本，以物流过程中的实时管理目标为测试数据。通过样本模糊信息生成树的属性节点和分支，对测试数据进行约束推理分类，以模糊约束的方法对管理模型进行优化。实验结果验证了模型的有效性，表明了当需求趋于不稳定时，该管理模型性能明显优于传统的Spill模型。