随着供应链管理思想的深入发展与应用,越来越多的人们已经意识到其对于企业降低成本,取得竞争优势具有关键作用。同时,供应链中的企业各自为政,只追求自身利益最大化,这显然不利于提高整个供应链的竞争力。因此,有必要对供应链的各组成部分进行整合来获得最大效益,尤其是库存与运输这两大成本较高的要素。库存-路径问题(Inventory Routing Problem, IRP)主要是研究库存和运输之间的协调问题。对于该问题,国外已有较多学者进行研究,并且取得了一定的研究成果。而在国内,无论对库存-路径问题的理论探讨还是物流策略的实际应用都还比较薄弱。因此,论文试图对该问题进行有益探讨。以此为目标,本文组织安排了以下的内容。首先,论文通过对国内外相关文献进行分析与总结,给出库存-路径问题的定义以及研究特性。其中重点针对需求随机、多周期或无限计划期的相关文献作了大量研究,分析其现有研究的不足,确定了以多周期、需求随机条件下的库存-路径问题作为论文的研究方向。其次,论文对单车条件下的多周期随机需求库存-路径问题展开了研究。通过对问题的描述与分析,建立起问题模型,并从库存与运输策略对模型进行分析,最后设计了遗传算法应用于模型的求解。在此基础之上,论文将单车拓展为多车,接着研究了更为普遍的多车条件下的多周期随机需求库存-路径问题,并根据多车特点,对单车条件下的模型进行相应调整,设计了粒子群算法用于模型的求解。最后,论文结合上述模型与算法,应用C#编程语言在Visual Studio 2008开发环境下开发出基于多周期的库存-路径优化系统,并给出一个多车条件下的算例,应用该系统成功完成算例的分析与比较,验证了论文研究的正确性。