报童模型是考虑单周期库存问题的经典模型,在现实生活中有广泛的应用。随着消费者的需求日益多样化、产品需求分布不确定性逐渐提高,越来越多的学者考虑如何在报童模型的基础上研究实际运作管理中易逝品的订货问题。经典报童模型假设报童对产品需求分布具有完全信息,然而在现实中由于受到资源限制以及其他局限,企业很难知道产品需求分布的详细信息,也无法根据历史数据刻画需求的具体分布形式。针对上述问题,本文考虑产品需求分布不确定情况下有数量折扣和资源约束的多产品报童模型,假设仅知不确定需求的均值和方差,研究销售商面对供应商提供数量折扣以及自身有资源约束的情况下,如何构建模型并确定多产品的订购量。首先基于悲观准则,考虑产品需求分布不确定下供应商提供数量折扣以及销售商自身有资源约束情况下的多产品报童模型的订货问题,由于存在数量折扣,将问题建立为混合整数非线性规划模型。对于小规模问题使用全局搜索法对每个可能的数量折扣序列进行计算,寻找使销售商收益最大的产品订购量作为最优的订货量;对于大规模问题基于拉格朗日松弛设计启发式算法改进近似最优解或者构造可行解。其次,基于后悔值准则考虑相同条件下的多产品报童模型,问题仍然被被建立为混合整数非线性规划模型,求解过程类似基于悲观准则的多产品报童模型。本文为基于不同准则下多产品订货问题的算法提供了数值案例,计算出基于不同决策准则时产品需求分布信息的期望价值,案例计算结果表明较之悲观准则,后悔值准则下产品需求分布信息的期望价值更大。本文的研究结果为易逝品销售商制定最优库存决策以获得最优利润提供了重要的指导作用,为供应链环节中的实践者提供了审视自身所处环境的角度。