科学技术的不断进步和全球化市场形成,给企业带来了机遇和挑战。为适应新的经济和市场竞争环境,企业管理模式由传统的“纵向一体化”转为“横向一体化”,供应链管理应运而生。供应链的结构复杂,包含多种不确定因素,对于供应链的构建和运作影响极大,研究不确定环境下供应链计划建模与优化具有重要的理论意义与应用价值。本文考虑多种不确定性因素,研究不确定环境下供应链多时段集成计划问题。具体研究内容如下：第一,在用户需求以及供应商供应原料价格均不确定的前提下,分别考虑生产商生产能力确定以及不确定两种情况,建立多时段供应链计划期望值模型,采用基于随机模拟约束检验的遗传算法对问题进行优化,对两种情况的结果进行对比分析,研究得到：生产能力不确定导致供应链总成本增加。第二,研究了用户需求不确定以及原料供应价格不确定环境下,考虑不同库存补给策略的供应链多时段集成计划,分别给出不同订货策略下原料库存成本的模型,采用遗传算法进行优化求解,将多种策略下总成本进行比较,观察不同策略对供应链总成本以及库存成本的影响,结果表明：采用库存补给策略会降低供应链成本。第三,在不确定用户需求和原料价格不确定环境下,考虑生产能力不确定,研究不同库存补给策略下的供应链多时段集成计划,分析在核心企业生产能力不确定情况下,不同策略对库存成本与供应链总成本产生的影响,建立期望值模型,采用基于随机模拟的遗传算法进行求解,分析生产能力不确定对订购策略的影响,结果表明：在生产能力不确定情况下,采用库存补给策略能降低供应成本。论文研究表明采用随机规划模型利用遗传算法对供应链集成计划优化,制定供应链多时段战术集成计划可以有效地利用资源,降低成本。