信息熵已由一百多年前的一个热力学概念逐步发展成为一个具有自己的理论、思想和方法的综合体系。把信息熵理论应用于供应链管理完全符合供应链管理和信息熵理论的特点：信息熵是研究不确定性问题的有力工具，供应链管理就是要在动态和不确定性环境下制定决策。 该文从信息熵的角度对供应链及敏捷供应链从复杂性、不确定性等问题进行研究，其主要成果： (1)提出用动态熵度量敏捷供应链的复杂性。敏捷供应链是企业迅速响应市场环境变化的一种企业运作方式，属于开放的复杂巨系统的范畴。提出了区别与综合集成研讨厅体系的思想--动态熵的思想来研究敏捷供应链的管理问题，建立了敏捷供应链各节点企业的复杂性及其转移的数学模型，为敏捷供应链管理问题的研究提供了一条新思路，并举例说明了敏捷供应链运作过程产生的复杂性及其转移。 (2)提出基于广义相关度系数法的系统复杂性研究。提出了一种计算复杂系统统计相关的广义相关度系数法，并将其应用到销售商利润分析和决策模型中，进而证明了该方法的有效性。结果表明，广义相关度系数法在计算时不需要特定的数据，从而减小了数据的不确定性和计算量；既适用于线性的情况也适用于非线性的情况：复杂系统分类所需的判据减少，使复杂系统分类简单化：可以对系统变量(或子系统)之间的相关性进行定量的描述。 (3)求解连续型不确定性决策问题的一种新算法。在Kullback信息熵的基础上，对于状态空间为连续型随机变量的不确定性决策问题，运用最大熵原理，将其转化为风险型决策问题，达到求解的目的。 (4)建立期望效用熵在供应链协调中．的应用的数学模型。提出由客观状态的不确定性和结果价值两方面因素造成的期望效用熵的概念，定义并构造期望效用熵的函数表达式，阐明期望效用熵作为客观状态和决策行动方案的合理性。通过运用期望效用熵来度量由于随机需求引起订购过量和缺货的结果带来的不确定，提高销售商的决策水平。数字实验表明：考虑利润最大和期望效用熵最小的策略比仅考虑利润最大化得到的策略更好，可以使供应链、销售商及供应商都受益。 最后对信息熵理论及该文结论进行总结，并对今后进一步的研究工作方向做出展望。