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作者：李重莲;王晓蕾;叶洪波;
单位：同济大学经济与管理学院;香港理工大学电机及电子工程学系;
摘要：针对双积分政策下积分价格和汽车需求不确定性给车企的生产、定价和积分交易与结转决策带来的困难，提出了一个考虑多重不确定性的车企鲁棒优化决策模型，并采用一系列线性化技术和对偶理论将其转换为一个相对更易求解的鲁棒对等模型，通过算例实验对比分析了鲁棒优化（robust optimization,RO）、确定性优化（deterministic optimization,DO）和抽样平均近似（sample average approximation,SAA）模型下的车企决策、收益和汽车销售情况，并探究了不确定性预算参数如何影响车企的决策和收益。结果表明，相比DO和SAA，考虑多重不确定性的车企RO决策倾向于通过降低各类车型的产量、价格和增加积分结转量来应对车辆需求和积分价格的不确定性，这有助于提升不确定情形下的车企期望收益值。
关键词：双积分政策;;多重不确定性;;鲁棒优化模型;;车企;;生产与定价决策;;积分交易与结转决策
基金资助：国家自然科学基金资助项目（72021002,72022013）;; 教育部高校“双带头人”教师党支部书记工作室建设项目;; 中央高校基本科研业务费专项资金（22120230311）
