在经济危机后,面对着日益激烈的市场竞争,化工生产企业为保持其市场竞争力并使企业利益最大化,需要根据市场需求和自身的生产情况制定相应的生产调度方案。但是瞬息万变的市场中存在着大量的不确定因素,例如产品需求的不确定,产品价格的不确定和原材料价格的不确定等。生产企业制定生产调度方案的过程是一个优化问题,传统的确定性优化研究一般是将这些不确定参数用其期望值来代替,但是由此可能会导致生产调度过于保守。因此,考虑不确定因素的影响,在不确定环境中进行优化研究具有十分重要的理论和现实意义。本论文主要针对产品需求不确定下的多周期间歇生产调度问题进行研究。(1)本论文对产品需求不确定的逐渐实现过程进行了研究,采用了方案树描述不确定参数随着调度时间的展开逐渐实现的过程,采用图论中的邻接矩阵和关联矩阵等方法对方案树进行数学描述,提出方案树中节点在任意时间的父节点集的概念,建立多周期间歇生产调度问题的数学模型,使得方案树与数学模型的关系更为紧密,表达更为简练。(2)本研究建立的基于父节点集的生产调度模型,可表述为多阶段随机规划问题。针对其数学模型中包含变量与约束个数多,求解时间长的问题,本文提出了方案树分解的混合近似求解策略,同时使用了时间收缩策略和补偿策略,将原始的单一大规模混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming, MILP)问题分解为若干相互独立的小规模的MILP子问题分别求解,使得计算负荷大大减小,并获得较好的计算结果。(3)通过对生产实例的研究,验证了采用本论文提出的基于父节点集的生产调度数学模型以及混合近似求解策略能够使计算时间在数量级上减少且获得接近精确多阶段方法的解。