我国纺织服装业发达,服装供应链的管理普遍都采用快速响应策略。然而,大多数中小企业在实施快速响应策略过程中,由于缺少必要的信息管理与决策支持系统,导致快速响应策略的实施效果大打折扣。协同定价是供应链管理中重要的一环,其优化求解是研究人员无法回避的问题。本文讨论的协同定价模型基于服装的市场状态指数(API)模型,模型动态地反应了服装的市场特征,描述了分布式环境下的价格博弈形式。本文的主要目的是研究用遗传算法来实现二节点进行价格博弈的方法,建立用于分布式环境下的协同定价决策支持系统。首先,对协同定价问题进行了界定。研究了服装供应链的协同定价模型,分析了分布式环境下的价格博弈特点。第二,详细介绍了遗传算法的基本思想、原理及其应用,探讨了遗传算法的基本算子算法。第三,对企业协同定价系统的需求进行了分析,讨论了3种系统网络结构模型各自的特点,确立了以分布式网络结构为基本系统模型。第四,讨论了协同定价模型的二进制遗传算法编码方法与形式；讨论了协同定价模型的求解策略,通过引入奖惩函数,将多目标定价规划模型转换成了单目标定价模型；对基于C语言的遗传算法程序进行了改良、完善,应用.NET开发平台,重新设计和开发了GUI形式的协同定价系统。第五,探讨了分布式情况的价格博弈业务流程,通过引入web service,设计和实现了基于分布式网络环境的生产商与销售商的定价博弈过程。并且在本文最后,给出了系统实现的有关仿真界面。仿真实验表明,对于150代、每代个体30个的遗传算法,单机运行一次时间不超过4秒。而在网络环境下,来回3次博弈的情况下,任何一方所消耗的时间不超过1分钟。这表明本系统设计的合理性、有效性,能满足供应链快速响应策略的需要,将成为服装企业切实可行的辅助决策工具。