库存问题是指企业在生产、经营的过程中对产品以及其他资源进行合理有效的管控。随着市场经济的高速运转,用户个性化的需求也在不断变化,这导致企业之间的竞争变得越发激烈。为了更好地应对需求不确定性的增加,制造商的生产和销售行为逐渐朝着小批量、多种类、多个阶段的方向发展。而库存管理的水平很大程度上受制于企业综合物流和供应链的管控,高效的供应链机制是保证供需平衡和降低成本的关键,因此本文将多阶段随机库存问题与物流网络相结合,并从风险中性和风险厌恶两个角度进行建模,以最大化企业的利益为目标进行研究,本文的主要研究内容如下:（1）考虑一个包含单个生产工厂,多个转运中心和零售中心的物流网络,其中每条路径的运输状况和市场情景在每阶段都具有不确定性。在此基础上,本文构建了一个物流网络下的多阶段风险中性库存模型,并且通过理论分析证明了多阶段风险中性库存模型在一定条件下会随着阶段数的增多,其期望收益也会逐步提高。在算例分析部分,本文运用随机对偶动态规划（Stochastic Dual Dynamic Programming,SDDP）算法求解模型。通过将两阶段、三阶段和四阶段模型的期望收益进行比较,计算结果显示模型的期望收益是随着阶段数的增加而逐步上升的,但是在某些特殊情况下,多阶段库存模型的优势并未体现。（2）由于市场需求不确定性的增加,单个工厂的生产能力有限,所以为了保证产品的正常供应,将物流网络扩展为多个生产工厂、转运中心、零售中心的网络结构。此外为了尽可能地避免不确定环境下极端情况所带来的巨额成本,本文采用风险价值（Value-at-Risk,Va R）和平均风险价值（Average Value-at-Risk,AVa R）两种方式作为风险度量,构建一个物流网络下的多阶段风险规避库存模型。在算例分析部分,将物流网络下的多阶段风险中性库存模型与多阶段风险规避库存模型的最终收益相比较,发现在极端情形下多阶段风险规避库存模型能更好地规避风险,并且当多阶段风险规避模型的风险规避系数(1-)提高时,模型的期望收益呈现出下降趋势,此时决策者将会越发趋于保守。本文所研究的物流网络下的多阶段随机库存问题,能够在不确定的环境下更好地抵抗风险,具有重要的现实意义和参考价值。