产品配置是实现快速产品开发的一种有效途径,在产品配置方案确定后,对于外购件要进行最佳供应商的选择。但目前传统新产品开发与供应商选择之间相互独立以及在整个配置选择过程中各个环节存在的多重不确定性因素可能导致生产成本提高、交货期延迟等情况。论文针对以上问题,主要围绕基于不确定环境下的产品配置和供应商选择并行优化等相关问题展开,着重研究了不确定环境下的并行优化建模和求解、配置产品关键性能参数预测以及总成本和出货期统计学特性分析等关键技术。主要研究内容如下:1、对各环节存在的不确定性参数进行科学地分析与处理,采用一致的形式进行规范化地表达;基于对不确定性的分析,实现对产品配置与供应商选择并行优化建模。2、采用进化优化算法求解不确定环境下产品配置与供应商选择的并行优化模型;基于区间排序关系,开发了一种能够直接求解不确定环境下并行优化问题的新型区间多目标优化遗传算法。3、进行性能预测问题的抽象描述与数学建模;利用机器学习方法挖掘配置产品性能参数与可配置组件参数之间的非线性关系,以实现对新配置产品性能实时准确地预测。4、基于已确定的方案,分别建立配置产品总成本和总交货期数学模型;对不确定信息进行样本点采样;分析计算并得到配置产品总成本和交货期的统计分布规律。5、设计并开发了产品配置与供应商选择并行优化计算系统,并已在北京航天科工集团二院ííí厂进行初步应用。