库存与运输是运筹学研究的经典问题,对于它们的分别研究已经相当成熟。但关于库存与运输整合优化的研究却不多。而在供应链的配送环节,运输和库存是物流成本消耗最大的两个要素,将库存与运输看成整个系统,研究如何降低库存与运输的总费用是非常必要的。库存与运输整合优化研究,需要将库存与运输的两类成本整合体现于同一目标函数中,约束条件将更为复杂且系统难以精确描述,这就决定了该问题的复杂性,且随着模型的复杂化,探求优良的求解算法成为研究该问题的主要困难及研究热点。从国外的研究和应用现状来看,应用良好的算法整合优化后的系统比分开考虑两个环节更有益于提高物流系统的效率和节省费用支出。论文考虑了模糊环境下物流系统中的库存与运输整合优化问题,从系统化、集成化的角度出发,对两级供应链中的库存和运输整合最优决策进行研究。首先,论文较系统地研究了库存与运输整合优化的理论基础,总结了国内外关于库存与运输整合优化问题的研究现状,在分析随机环境下库存与运输整合优化问题的基础上,提出在模糊环境下研究库存与运输整合优化问题;其次,基于模糊环境下,考虑一个供应商和m个销售商的两级供应链系统,在这个系统中,假设配送一种物品,供应商和销售商费用参数(库存成本和订购成本)、年需求量是互为独立的模糊变量;供应商和销售商都不允许缺货,物品需求为周期性需求,供应商向外部供应商订货,交付周期是常数;所有销售商之间是相互独立的,各个销售商所处地域不同,运输费(包括车辆的启动费用和可变费用)和库存费不同;以供应商和销售商的库存费用、订货费用及运输费用的总费用最小化为目标,分别建立了关于考虑车辆容量和满载整车直接发送两种情况的库存—运输总费用的模糊期望最小化模型;再次,为了解决模型算法研究的核心问题,确定算法搜索的范围,论文对模型目标函数的凸性、连续性、在间断点处的极值性及n的上界等性质进行了深入的探讨;最后,通过算例说明模型的可行性和有效性。