给出一个供应链多级库存随机模型，模型以供应链总利润最大为目标。模型中顾客需求、低层节点缺货量都是随机的。引入“有效供应量”的概念，以反映低层节点的随机缺货量对高层节点的影响。给出模型在一种特殊情况时的优化和分析。分析结果表明低层节点缺货量的不确定性考虑与否直接影响到优化模型的最优解。 基于客户满意度和企业利润这对矛盾，建立了一个层级供应链0-1混合整数规划模型。模型以供应链各相邻层节点之间的供需量和客户对各种产品的期望满意度为决策变量，以供应链总利润最大为目标。模型存在着两级优化问题，首先要从侯选节点企业选中部分加入供应链网络，然后再确定相邻层节点企业之间的供需量和客户对产品的期望满意度。最后给出求解模型的混合遗传算法，并进行了数值实验，验证了优化模型的正确性和算法的有效性。 给出一种求解整数规划问题的混合遗传算法。在算法中用一种新思想将遗传算法和模拟退火算法相互结合，避免算法效率大幅度下降。为保证算法以概率1收敛到最优解，同时避免“优胜劣汰”思想降低算法效率，在算法中溶入一种新的“优胜”思想。使一对母体杂交、变异产生多个个体，增加了种群个体多样性和算法局部搜索能力。最后，用马尔可夫链理论证明了算法的收敛性，并对算法进行了数值实验，验证了算法的有效性。