近年来,各种突发事件造成的供应中断使供应链网络的稳定面临极大挑战。面对复杂的环境,如何提高供应链网络的鲁棒性以维持其稳定运行是供应链管理中的重要研究内容。特别是新冠疫情的影响更是引发了学术界和产业界对供应链稳定的高度重视,如缩短供应链长度,供应链区域化发展等一系列措施受到了关注。但是,现有研究中尚缺乏关于距离因素和相应的失效反应行为对供应链网络鲁棒性的影响分析。作为一个复杂系统,供应链系统的网络结构与个体行为和系统性能紧密联系,为了帮助供应链管理者构建更具鲁棒性的供应链网络,本文从复杂网络的角度对供应链网络鲁棒性进行了研究。首先,考虑企业合作的距离及择优行为等因素,利用复杂网络理论构建了相应的供应链网络演化模型,并对其网络特征进行了分析,揭示供应链网络演化规律。以此网络为基础,对其静态鲁棒性进行了分析。提出了基于全角色连通子图的鲁棒性评价指标,并根据广度优先搜索算法设计了其搜索过程;通过对随机中断和目标中断的模拟,分析了在不同网络结构参数下供应链网络鲁棒性的变化。此外,根据负载容量模型分析了两种级联失效抑制行为对供应链网络鲁棒性的影响。一是企业加强与剩余合作商的合作或者寻找新的替代企业这种加强外部合作的行为,二是预先识别并保护重要企业,比较了在度中心性、介数中心性、接近度中心性和随机保护机制下的效果差异。最后,通过实际供应链网络进行了验证。研究发现,局部择优机制下生成的供应链网络仍然具有现实的无标度特性,表现出鲁棒而脆弱的特点。在不同的中断情形下,企业合作的局域范围和择优强度会对供应链网络鲁棒性产生不同的影响;并且,不同类型的企业数量的差异越大,相应的供应链网络越脆弱。此外,加强外部合作和保护重要企业都可以有效减小失效规模,但容量参数较小时,上述措施都不能达到较好效果。在不同的重要性指标下,基于度中心性对重要企业进行保护能带来相对较好的效果。综上所述,上述研究可以为更具鲁棒性的供应链网络的构建提供参考。