随着全球经济一体化和市场全球化的日趋形成，企业间的竞争已发展成为企业供应链间的竞争。如何围绕核心企业构建合理、高效的供应链网络成为提高客户满意度和增强企业竞争力的重要途径之一。企业处于动态的社会经济环境之中，多种不确定经济因素对于企业供应链的构建和运作影响极大。研究不确定环境下，尤其是不确定需求下企业供应链的管理决策问题具有重要的理论意义与应用价值。为此，本文对不确定需求下多级供应链网络结构优化设计问题进行了研究。 论文首先简述了供应链管理、遗传算法的基本思想和发展状况，在对国内外有关供应链网络建模优化问题的文献进行分析和综述的基础上，进行以下研究工作： 1)从产品结构优化问题出发，针对传统产品结构问题在供应链环境研究中存在的不足进行分析，考虑供应链环境下企业可获资源约束，研究了不确定需求下供应链中核心企业产品结构优化问题。首先建立该问题的随机期望值模型，然后转换视角，建立随机机会约束规划模型。采用基于随机模拟的遗传算法对两类数学模型进行求解计算。 2)以核心企业的产品结构优化问题为基础，研究了集团性制造企业供应链网络结构优化问题。考虑用户需求的不确定因素影响，将供应链运作过程中各个环节纳入同一决策体系，建立了包含供应商、工厂、仓库、分销商、用户的多产品、多级供应链网络结构设计集成优化模型。针对问题中集成决策和数学模型中物流传递、网络结构以及随机机会约束的特点，提出了基于矩阵实数基因组编码和随机模拟约束检验的遗传求解算法。讨论了遗传算法的编码方式、初始种群的产生、适应度函数的设计、遗传算予的设计、约束条件的处理等问题。最后通过实例验证了模型和算法的可行性和有效性。 本文研究对于企业量身定做满足用户需求和自身营运需要的供应链网络，降低供应链运作成本，提高供应链的反应能力，具有实际参考价值。