近年来在不确定环境下的供应链问题渐渐地受到学术界和企业界的关注,尤其是供应链的运作与协调问题,研究供应链结构是一个由供应商、制造商及需求市场组成的复杂结构,其中包括制造商如何给供应商分配商品的市场份额以及供应商获得原材料,并将原材料转换为特定商品。在供应链优化过程中,众多随机因素是系统中存在的最大的挑战,保证供应链中各参与者的利益最大,需要匹配上层的供给和下层的需求,这一直是供应链问题研究领域的热点。本文基于随机变分不等式理论研究了具有随机不确定因素的两阶段供应链问题纳什均衡的求解。本文所阐述的主要结果可以概括如下:第三章建立一个具有随机因素的两阶段供应链模型。该模型包含一个制造商和N个供应商。每个供应商的目标是使自身的利益最大化,而制造商的目标是极小化其总成本。供应商在第一阶段通过与其他供应商竞争供货速度来最大化自身分到的商品份额而来达到最大利润,在第二阶段制定策略最小化自身的制造成本和运输成本。我们首先将该问题转化为一个含有随机变量的双层非合作游戏模型。在上层规划中,供应商竞争供货速度,在下层规划中,制造商根据供应商的供货速度来决定分配给供应商的商品市场份额。然后将这个双层规划问题转化为一个具有共同约束的随机优化问题。第四章我们将第三章中建立的具有共同约束的随机优化问题转化为一个随机变分不等式问题。具体的,我们首先建立函数空间,通过引入反应函数得到一个不可预见性约束函数。在约束规范非空的前提下我们得出了具有共同约束和不可预见性约束的随机优化问题的KKT系统。此系统就是一个特殊的随机变分不等式问题----随机互补问题。由于此类随机变分不等式问题具有特殊的结构,因此可以利用逐步对冲算法求出其广义纳什均衡。第五章对于第四章中推导出的随机变分不等式问题设计相应的逐步对冲算法。该算法包含原始迭代和对偶迭代两个步骤。在原始迭代过程中,将算法产生的最优点映射到不可预见性空间来满足不可预见性约束。在对偶迭代过程中,将算法产生的对偶乘子投影到不可预见性空间的直交补空间中。最后设计了数值实验验证了所得到的求解随机供应链模型的纳什均衡的逐步对冲算法的有效性。