生态工业共生网络(EISN)中各利益相关者的利益均衡和网络总体效益最大化是维持EISN可持续运行的基本条件.由于EISN运行受各种不确定性因素影响,决策者需要在考虑各种资源约束和不确定性因素影响的情况下,提出EISN运行的最优策略.为此,本文将鲁棒优化方法应用于EISN的最优决策中,针对分解者企业单位成本不确定性及转化率不确定性、生产者企业和分解者企业交易成本不确定性、回收和需求不确定性三种情形,建立相应的鲁棒优化模型,研究EISN总体效益最大化情况下,EISN的网络均衡问题.本文的具体研究工作如下:1.本文对国内外有关EISN的研究与鲁棒优化理论发展及应用进行了综述,从各利益相关者之间的利益关系角度,对影响EISN均衡的不确定性因素进行了相关理论分析,找出了影响EISN均衡的相关利益驱动因素.同时,介绍了鲁棒优化方法应用在该领域的相关理论知识.2.解决了EISN中单位成本和转化率不确定的鲁棒优化问题.在考虑政府激励因素的情况下,建立一个以m个生产者企业和n个分解者企业为核心的EISN利润最大化问题的最优化模型.在此基础上,为更真实反映EISN的运行情况,考虑到分解者企业利用次级原材料的单位成本及次级原材料转化率的不确定性,构建了EISN利润最大化问题的离散鲁棒优化模型.3.解决了具有ISO的EISN交易成本不确定的鲁棒优化问题.在考虑信息服务外包(ISO)和政府激励等情况下,建立一个以m个生产者企业和n个分解者企业为核心的EISN利润最大化问题的最优化模型.在此基础上,为更真实反映EISN的运行情况,分析ISO的诸多风险因素对生产者企业和分解者企业各自交易成本不确定性的影响,构建了EISN利润最大化问题的鲁棒优化模型.4.解决了EISN中回收率和需求不确定的鲁棒优化问题.在一定政府激励政策下,本文考虑了生态工业共生网络中资源回收和需求不确定情况下EISN的单阶段、多时期和多阶段、多时期的库存控制问题,建立了EISN的总成本费用最小化非线性鲁棒优化模型,实现了资源回收和需求不确定情况下EISN的总成本费用最小的费用.最后,针对上述三方面不确定性问题建立的相应鲁棒优化模型,利用网络优化和强对偶理论等方法将鲁棒优化问题转化为线性规划问题,并证明了模型解的存在性;利用Lingo、Matlab等数学工具对模型进行求解,给出数值算例分析,说明鲁棒优化方法的有效性,最终在网络均衡的前提下实现了经济效益和环境效益的双赢.