设备选址问题是运筹学中的经典问题,由于它广阔的实际应用背景,设备选址问题被人们广泛的研究。从1963年Cooper提出设备选址问题之后,研究者从模型、算法方面对确定性的设备选址问题进行了深入彻底的研究,已经得到了很好的结果。一部分人随后考虑了随机环境下的设备选址问题,但是对于参数为随机变量的有能力约束设备选址问题,由于其复杂性,一直没有人给出一般的模型去刻画它。在这篇文章里,我们根据不同的准则,首次给出了需求为随机变量的有能力约束设备选址问题的三种模型,包括:随机期望值模型,随机机会约束规划模型和随机相关机会规划模型。为了更加有效地解决这些随机模型,针对这些模型的特点,我们将网络单纯形算法、随机模拟方法与遗传算法相结合,设计了一种混合智能算法去求解所提出的模型。之后给出的三个数字例子充分表明了所给出的混合智能算法的可行性与有效性。