进入21世纪以来，随着世界经济一体化和市场全球化的日趋形成，以及信息技术的高速发展，供应链管理已经成为企业的主要管理模式。在这种模式下，供应链战术层计划起着承上启下的重要作用，不仅要尽可能好的实现战略计划，也要为具体的操作计划做出指导。供应链战术层多时段计划就是市场环境和既定的供应链布局中，在满足市场需求的前提下，安排各计划期内不同供应商的原材料采购、产品生产及产品分销数量等战术问题，为具体的操作过程做出整体规划。然而，在供应链的运作过程中存在的各种不确定性因素是企业在进行管理和决策时十分棘手却又不可回避的问题，对整个供应链的性能产生极大的影响。因此，在不确定环境下，对供应链战术层多时段计划问题展开深入的研究工作，具有重要的意义。　　本文在用户需求不确定的情况下，研究了供应链战术层多时段生产计划问题。首先，建立问题的随机模型，然后，根据问题的需要，将模型转换为期望值模型。采用基于随机模拟的粒子群求解算法，讨论了粒子群算法的编码方式、初始种群的产生、适应度函数的设计、约束条件的处理问题。通过算例结果的分析，不仅说明求解算法的有效性，也说明了运用考虑不确定性的随机规划模型制定供应链战术的多时段生产计划可以有效地节约成本。根据生产商多时段生产计划，制定合理的多时段采购计划保证生产的顺利进行是非常重要的。考虑供应商供应能力不确定的情况，建立多时段原材料采购计划模型。采用粒子群算法对模型进行求解，设计生产商原材料满意度的检验方法，对各时段生产商原材料的满意度进行检验和分析。　　本文分别考虑用户需求和供应商供应能力不确定的供应链战术层多时段生产计划和采购计划，降低供应链运作成本，具有实际的参考价值。