在当前的市场中,市场环境愈发不确定,不仅普通产品之间有相互代替的竞争,相应的消费者也越来越讲求策略,物资缺乏、盲目消费的时代已经过去,除了考虑市场需求以及供应商的供应能力,还要结合决策者的行为偏好,若是规避风险型的决策者,其决定将较为保守,若是风险偏好者,则其决策者最终的结果将会受市场需求的波动影响较大。因此,如何减少供应链中的不确定性的影响,从而实现利润最大化是最终目标。一般情况下的市场环境有一定的发展趋势,历年的历史数据可以对未来有较大的参考借鉴价值,特殊情况下,如2020年新型冠状病毒席卷全球,影响范围之广泛,市场经济充斥着未知与踌躇,对于此类突发本文将探究如下两点:第一,一般情况下市场的供需不确定性,并结合决策者的行为偏好,采用报童模型鲁棒优化,通过取区间数据鲁棒优化方法,考虑由多个供应商,一个零售商和消费总市场组成的三级供应链,建立一个考虑需求、供给参数不确定的报童鲁棒优化供应链模型。通过案例分析验证构建模型是否有效可行,并将结果与确定性模型结果进行对比分析得到在研究的最优订货和最大利润时,扰动参数与决策者的保守度有很大关联,决策者应谨慎考查市场环境,选择参数的保守度,在不同情景下才能得到较为满意的结果;第二,特殊情况下参照可信性理论,引入模糊三角数来研究紧急应急物资的库存问题。通过案例分析可得到总损失最小时其订货量的值不一定可行,还必须得达到一定的服务水平,疫情期的物资要求首要是效率高,其次再考虑其成本问题。由于模糊数是一个大致的范围,不同的事件其物资需求量也不同,要想高效率低损失就要缩小物资的需求范围,才能够更好的管理应急物资的库存。