目前中国汽车市场多级分销体系存在很多亟待解决的问题,特别是整车库存管理方面一直都不够完善,库存预警指数居高不下,通过解决整车库存问题,设计合理的库存补货模型,优化整车分销补货策略,才能降低整车库存水平和整车分销网络供应链的成本,同时还可以提高整条供应链的各节点企业之间的协作效率。因此,对整车分销网络进行协同补货研究具有重要战略意义。论文结合CPFR法和鲁棒优化法对整车分销网络的补货问题进行研究,以R汽车企业优化后的分销模式为原型,构建分销系统基于鲁棒优化的协同补货模型。采用指数平滑法预测不确定需求集合初始区间,通过双层优化算法解决不确定需求,并验证其有效性。以R企业天津生产基地为例进行应用分析,实验结果在初始值T=30、ρ=0以及特定服务水平98%的情况下,得到函数目标值为130206.2,随后通过改变鲁棒系数的大小,对不同生产水平下的目标函数值及对零售商的补货量和缺货量进行分析,结果表明:随着鲁棒系数的增大,目标函数成本呈递增状态,最优补货量减少,缺货量逐渐增加,系统稳定性增强,但成本也随之增加,系统经济性降低,当鲁棒系数值大于等于4时,缺货量几乎不再增加,系统达到稳定状态,此时系统的成本在139287.5万元和139341.26万元之间变化,证明了模型的可行性和对系统风险良好的把控。而零售商的补货量和缺货量的优化结果可以为决策者提供决策空间,为整车资源的合理配置提供数据支撑。图23幅,表10个,参考文献56篇。