随着人力成本和城市物业价格的提高,零售商面临着日益严峻的市场环境。而现代信息技术的发展和便捷的物流促使零售商可以通过合作的方式来降低成本,他将交易与库存信息与供应商共享,将库存托付给对方管理,供应商管理库存(VMI)便在此背景下产生。供应商管理库存已成为供应链管理研究的一个热点。学者们认识到由于VMI供应链中的企业发展的阶段不同,所处的微观环境不同,必须有针对性地研究具体市场情景下的优化决策问题,才能给企业带来有效的理论指导。本文在上述的VMI供应链现实和理论背景下,考虑了合作广告中的利润分配与生产决策,考虑可销售中间产品的决策,线下体验和线上订购模式中的决策。这三个市场情景在现实中普遍存在,但还未进行深入的理论分析。本文的研究内容可分为以下三部分：第一部分是合作广告背景下的利润分配和生产决策研究,考虑了如何高效地求解。VMI供应链的成员利用他们的相互合作对库存策略和合作广告进行联合决策,由于建模的困难和计算的复杂性导致能够提出方法去促进这样联合决策的研究是非常少的。我们考虑了一个制造商和多个零售商,构建了一个非线性整数规划的纳什讨价还价模型去描述这一包含个(m+1)个参与者的复杂联合决策。考虑到模型求解的复杂性,本研究进一步给出了求解方法并极大减少计算复杂性。实验验证了模型有效性和方法的高效,基于灵敏度分析我们获得了一些管理启示。第二部分是考虑可销售中间产品的生产决策和定价研究,构建了分段目标函数,利用解析方法和遗传算法求解。本研究考虑了一个制造商和两个零售商,他们制造和销售可销售中间产品和最终产品。由于两产品的产能和生产时间关系决定了不同的制造商库存水平,我们列举并总结归纳了所有情况得到了包含分段目标函数的模型来刻画制造商和零售商对两产品的生产决策和定价。考虑到模型求解的复杂,我们利用解析方法和遗传算法求解并对参数进行灵敏度分析。第三部分是线下体验线上订购模式中的生产决策与定价研究,分析了目标函数中所有变量的属性特征,利用解析方法对所有决策变量进行求解。本研究考虑了包含一个制造商和本地市场上两个零售商的VMI供应链,零售商负责体验店的服务以吸引客户,制造商为两个零售商提供一种产品并在本地市场仓库中统一管理他们的库存。我们构建了他们之间的斯坦克尔伯格博弈模型,在分析了每一个决策变量的属性基础之上利用解析方法求解,并得到了管理启示。在阐述了以上研究内容后,我们总结本文的主要创新点和贡献如下：(1)考虑了需求受广告投入影响的合作广告模式,并据此构建了纳什讨价还价模型。该模型是多变量,多参数和高阶的,并包含有多项式乘积,因而难以通过直接分析所有决策变量的特征来获得模型的最优解。我们选择了分解的策略并得到求解方法,该方法包括一个整合模型和一个混合算法。整合模型提供了与纳什讨价还价模型相同的决策变量的最优值。鉴于变量的属性特征,我们采用解析方法和遗传算法去求解整合模型；拉格朗日乘数法用来求解剩下的变量。算例分析发现混合算法不仅相对于单纯遗传算法得到更好的最优解并且能够更快速地求解纳什讨价还价模型。在灵敏度分析中发现,批发价格参数的变化仅对额外利润分配产生影响,而无须调整其他决策变量。为应对某一零售商的批发价格变动,供应链成员应当再协商确定每单位的利润分成从而获得各自的最优利润。零售商的广告弹性影响了零售商数量。因此,本文的分析有助于实践者以协作方式制定合适的合作广告和库存策略以获得更高的个体利润。(2)考虑了具有可销售中间产品和最终产品的VMI供应链的决策模型。由于两产品的产能和生产时间关系会导致不同的库存水平结构,计算出的库存成本也有差异,我们采用了分类、枚举和归纳的思想来构建库存成本函数。首先根据产能关系分类,再将不同的生产时间搭配一一枚举,再归纳。对于变量取不同范围的分段目标函数,通过解析方法和遗传算法联合求解。通过灵敏度分析发现某一产品在某一市场上规模变大时,制造商会提高该产品在该市场上的批发价格以获利,提高另一产品在该市场和两种产品在另一市场上批发价,从而减少对应的需求量而将产能让渡给该产品。而当中间产品的产能提高时,开始降低批发价格再提价到恒定水平。而最终产品的产能变动时,开始最终产品批发价格快速降价,而中间产品缓慢降价；其后最终产品果断提价,此时中间产品反而降价达到其产能来减少成本。可以发现制造商对两种产品的产能变化要采取不同措施。(3)在ⅧI供应链中描述了本地市场上零售商自身和对方需求量对零售价格的影响,考虑了制造商统一管理本地仓库所有库存的模式特点。对于批发价格直接分析求解较为困难,因此采用了转换的思想,将总需求作为中间变量,目标函数改写为以总需求作为自变量的函数,推导出最优解条件并极大简化求解过程。通过对自身需求的价格敏感度的灵敏度分析发现,其值上升时,制造商可通过先降后升批发价格来保持最优利润；对他人需求的价格敏感度的分析发现,虽然该灵敏度成倍数增长,而批发价格只需保持恒定。