【摘 要】
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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，更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
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目（20BGL114）；
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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，更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。
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