随机变分不等式和随机互补问题是数学规划的重要研究课题,广泛应用于工程设计、最优控制、信息技术、经济均衡等领域。样本均值逼近方法是求解随机互补问题的有效途径之一,它的基本思想是生成随机变量的一个独立同分布样本序列,然后用样本均值来近似期望值,接着利用确定性的优化方法对样本均值近似问题进行求解,最后,得到真问题的一个近似解。本文在前人的研究基础上,利用一种光滑化样本均值逼近方法来求解随机非线性互补问题：先考虑随机非线性互补问题的期望值模型。再利用一种NCP函数—FB函数,把期望值模型转化成了一个无约束极小化问题。接着运用样本均值逼近方法及光滑化技术,给出上述无约束极小化问题的近似问题。我们研究了相关的收敛性分析并通过两个简单的数值算例验证了该方法的可行性。最后,我们研究了随机非线性互补问题的一个实际应用—带有随机需求的供应链网络均衡问题,给出了一个算例的数值结果。