间歇生产可以针对市场需求情况灵活地安排生产调度,许多化工厂采用间歇生产过程进行产品生产。随着市场竞争日益激烈和生产成本的不断增加,间歇化工厂必须对生产过程进行优化,降低生产成本,提高市场竞争力。对间歇化工厂生产过程优化的同时,市场需求的波动对优化结果有很大影响,传统的确定性优化方法已经不再适用。另外,间歇化工厂生产出来的产品是通过间歇化工厂供应链下游的分销网络运输到消费者所在的最终市场进行销售后实现经济利益,因此仅进行间歇生产调度优化或分销网络调度优化,忽略两者间的相互作用,会导致间歇化工厂供应链调度问题全局最优化的缺失,不能有效降低生产成本、储存成本及运输成本,造成经济利益损失。因此,整合间歇生产调度与分销网络调度进行市场需求不确定条件下的间歇化工厂供应链调度研究具有重要的理论意义和实际意义。本文针对市场需求不确定条件下的间歇化工厂供应链调度优化问题进行研究,主要研究工作如下：(1)本文应用方案树方法对不确定的市场需求随间歇化工厂供应链调度时间的逐步实现过程进行描述,构建了一个需求方案树,通过对需求方案树中节点之间的横向和纵向关系的描述,提出了一个需求方案集概念,基于需求方案树和需求方案集,建立了一个市场需求不确定条件下的间歇化工厂供应链调度问题的多阶段随机规划模型,使得不确定市场需求的表达与模型的联系更加紧密,表达更加清晰,减少了离散的调度决策变量,有利于模型求解,同时模型中存在的调度决策补偿和销售决策补偿两种补偿策略,有利于提高调度决策。(2)市场需求不确定条件下的间歇化工厂供应链调度问题的多阶段随机规划模型规模很大,变量、离散变量与约束方程个数很多且求解时间很长,针对此问题,本文开发了基于方案树聚集和方案树分解的分周期逼近策略,方案树聚集后应用确定性策略搜索并确定了最优的第一周期调度决策,方案树分解后原有的大规模混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming, MILP)问题分解为若干小规模的MILP问题,大大降低了计算困难,应用时间收缩三阶段策略求解其余周期调度决策,同时应用了多次时间收缩策略和多次调度决策补偿和销售决策补偿策略,获得了较优的全部周期间歇化工厂供应链调度决策。(3)通过对一个拥有18个时间单元调度时间域、3个调度时间周期和每周期相同概率分布和两种可能市场需求量的较小规模间歇化工厂供应链调度问题和一个拥有60个时间单元调度时间域、5个调度时间周期和每周期不同概率分布和三种可能市场需求量的大规模间歇化工厂供应链调度问题研究,应用本文建立的基于需求方案树与需求方案集的多阶段随机规划模型和分周期逼近求解策略,验证了本文模型的有效性和分周期逼近策略在调度决策水平和求解速度两方面的高效性,在较短的计算时间获得了近优或更优于精确多阶段策略的调度决策。