随着经济的高速发展,供应链逐渐成为了市场经济发展的主流.供应链是多个成员企业合作的联盟,其中每个成员企业的经营方式、价值取向等不同,供应链系统往往会因为企业的某些个体行为而变得不稳定,最终影响供应链的整体效益.同时,牛鞭效应也是影响供应链稳定性的重要因素.因此供应链稳定性的研究具有重要的意义.本论文主要基于交通流跟驰模型,通过建模、数值模拟和理论分析来研究物流供应链中的动力学问题.研究了多个下游库存量及发货率之差对供应链系统稳定性的影响、次近邻相互作用对供应链系统稳定性的影响、两种多重供应链模型的稳定性以及多重随机供应链网络的动力学行为.主要的工作如下：(1)根据供应链物料守恒模型提出了考虑多个下游库存量及发货率之差的供应链模型.进行线性稳定性分析和非线性分析,得到稳定性条件,利用约化摄动法求解mKdV方程,得出扭结-反扭结波解.结合数值模拟,研究两种供应链系统的稳定性,即同时考虑多个下游库存量及发货率之差,以及单独考虑多个下游库存量.研究发现,相对于只考虑供应商本身库存量的影响来说,同时考虑多个下游供应商的库存量及发货率之差,与单独考虑多个下游供应商的库存量的影响更能增加供应链系统的稳定性.另外,单独考虑多个下游库存量比同时考虑多个下游库存量及发货率之差时系统更稳定.(2)在供应链物料守恒模型中引入次近邻相互作用,进行线性稳定性分析,得出稳定性条件,并对该系统进行非线性分析,通过约化摄动法求解mKdV方程,得到扭结-反扭结波解.模拟结果表明,考虑次近邻相互作用能增强供应链系统的稳定性,降低牛鞭效应.而且在一定的范围内,次近邻相互作用越强,系统越稳定.(3)提出两种多重供应链模型,分别是考虑多个下游期望订货率总体效应的供应链模型和考虑多个下游库存量平均效应的供应链模型.进行线性稳定性分析得出稳定性条件,并通过计算机模拟得到中性稳定曲线,比较两种模型的稳定性情况.由分析得到,这两种供应链模型都比原有的多重供应链模型更稳定,牛鞭效应得到了有效地降低;并且结构越是复杂的供应链系统,其稳定性越低.(4)将多重确定性供应链系统拓展到多重随机供应链系统,研究了由M个并联和u个串联的机器组成的复杂随机供应链网络的动力学行为.分别讨论两种多重随机供应链网络：每个机器的生产能力是随机参数的多重随机供应链和发货率随时间演变过程受白噪声影响的多重随机供应链.通过计算机模拟来研究随机参数(白噪声)对多重供应链系统的动力学行为的影响,并且与多重确定性供应链系统进行比较.结果表明,随机参数(白噪声)明显地降低了供应链系统的稳定性,即多重确定性供应链系统比多重随机供应链系统稳定;多重随机供应链的结构越复杂,系统的稳定性越低;当延迟时间大于临界值时系统变得不稳定.最后,总结了本文的工作,对今后供应链的研究进行了展望.