作为一种新的管理哲学，供应链管理在二十世纪八十年代后期由西方学者提出后，受到学术界和企业界的广泛关注。许多著名的跨国公司如HP、IBM等在供应链管理的实践中取得惊人的成绩。供应链运作过程中存在的各种不确定性是企业和组织在进行管理和决策时十分棘手却又不可回避的问题。广泛存在于供应链各环节中的不确定性因素及其在供应链网络的传播极大地影响了整个供应链的运作。可以说，企业和组织对于供应链管理与决策的成败在相当大的程度上取决于对不确定性的认识程度和处理方式。 本文以供应链中广泛存在的需求、供应、产能等不确定性为主线，运用概率统计、随机模拟及智能优化算法等技术，对供应链的供、产、销集成计划展开了深入的研究工作，具有重大的实际意义，将其应用于企业的管理中，可获得良好的经济效益。研究内容主要包括以下几个方面： 1．目前供应链管理领域相关工作介绍。通过广泛的查阅国内外供应链管理的相关资料，阐述了供应链管理的研究现状、存在的问题及使用的最新的求解技术等。为下文进一步的研究工作奠定了基础。 2．对企业生产经营中遇到的不确定因素进行了分类，给出了各种不确定因素的数学描述；并详细分析了不确定性环境下的供应链战术层研究现状、研究方法和数学模型的构建及常见求解方法。 3．对不确定环境下的战术层计划问题，按照不确定因素种类的不同，用不同的随机分布表示不同的随机因素，建立了随机规划模型。采用期望值规划与机会约束规划相结合的方法对模型进行简化。 4．用遗传算法对模型进行仿真求解，仿真结果一方面说明了该算法的有效性，另一方面也说明了运用考虑不确定性的随机规划模型制定供产销集成计划可以有效地节约成本。