供应链风险管理是供应链管理的重要内容。供应链生产环节中存在随机需求、机器故障、随机加工时间等许多不确定因素,这些风险对生产环节的成本和正常运作有重要的影响。本文基于生产单一产品、面临多期确定性需求的串行生产线结构,对生产线产能波动风险管理问题进行了研究。文中使用马尔科夫决策过程对该问题进行建模。模型成本参数包括加班生产的单位成本、外包的固定成本和单位成本、库存持货成本、缺货惩罚成本、决策区间结束时的剩余成本和缺货惩罚成本。模型的目标是最小化期望总成本。由于模型中状态变量、决策变量和随机信息变量均为多维数组,精确动态规划算法存在“维度灾”问题,求解时间较长甚至无法求解。本文设计并实现了分段简化的动态规划算法、单层集合(single level aggregate)近似动态规划算法、多层集合(multilevel aggregate)近似动态规划算法和基函数(basis function)近似动态规划算法等多种近似算法。算例测试结果表明,各种近似动态规划算法能够很好的缓解精确动态规划算法求解大规模问题时所面临的“维度灾”问题,在较短的求解时间内获得近似最优解。