多重不确定性下生物质燃料供应链多周期优化研究

摘要：

生物质燃料是一种潜力巨大的可再生能源,近年来已引起人们越来越多的关注.生物质燃料在市政、交通领域的应用是碳减排的重要举措,得到了中国政府的大力支持.然而,原料供应、市场波动等因素的高度不确定性使生物质燃料产业面临巨大挑战.为提升生物质燃料生产比率、促进资源的合理配置,对生物质燃料供应链网络进行优化研究,分析原料供应、客户需求、价格波动的多重不确定性,以期望利润最大为优化目标,构建考虑多重不确定性的生物质燃料供应链多周期随机优化模型.在多周期背景下,综合运用随机离散场景模拟和情景树方法刻画上述不确定因素,构建等价确定性模型,并结合模型特征,设计基于嵌套Benders分解(NBD)与随机对偶动态规划(SDDP)相结合的求解算法.最后,通过算例仿真实验,对比分析不同不确定因素对利润和库存成本的影响.研究结果表明:需求或供应波动的增大,都会导致供应链利润减少,且与需求不确定性相比,供应不确定性对供应链的影响更大,因而决策者可更侧重原料的稳定供应,以获得更高利润;合理的库存可对冲市场波动带来的不利影响,保障生物质燃料的生产运转;产品价格波动或下降使企业面临较大经营风险.

关键词：生物质燃料供应链、多重不确定性、多周期、随机优化、改进嵌套Benders分解算法

所属期刊栏目：20

分类号：O224(运筹学)

资助基金：国家社会科学基金20BGL114

在线出版日期：2023-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：2026-2036