近年来，许多企业的供应链正在变得更加全球化。因此，全球各类生产零部件的供应也变得更加容易受到各种供货中断事件的影响。有些供货中断事件的影响是非常极端的，甚至是全球性的。本文以某制造企业面临的供货风险管理问题为背景，用动态规划理论将其建模成一个多期随机优化问题。为了克服用动态规划理论求解该问题时面临的维度灾问题，我们设计和开发了相应的近似动态规划算法来求解该问题。通过数值实验，我们对不同的近似动态规划算法的表现进行分析比较，并对关键的参数进行了探索性的实验。在确定了算法和关键参数之后，我们设计了一系列的数值实验来评估不同的采购策略在不同条件下预防和应对供货风险时的表现，并挖掘出一些对企业管理实践有指导意义的启示。近似动态规划算法的评估结果表明，与马尔科夫决策过程相比，近似动态规划算法能够在更短的求解时间内获得较为满意的解；与短视策略相比，近似动态规划算法得到的解的质量要高很多。在近似动态规划算法中，与基于决策前状态变量的算法相比，基于决策后状态变量的算法的整体表现更好，能够在更短的时间内收敛到更好的解。本文通过系统的数值实验，对比分析单供应商策略、双供应商策略、多供应商策略和应急采购策略的表现。不同采购策略的评估结果表明，一般情况下，增加第三个供应商（即多供应商策略）对企业应对供货风险的边际效益并不大。因此，在企业应对供货风险的管理实践中，主要需要考虑的是如何在增加一个常规供应商（即双供应商策略）和增加一个备用供应商（即应急采购策略）之间进行权衡。通过数值实验，我们发现，备用供应商是否存在订货提前期对应急采购策略有显著的影响。