随着车辆保有量的不断增加,机动车维修和零部件供应需求日益上升,备品备件的量是否合理直接影响着车辆系统的好坏。而目前大多学者研究的都是不可修备件,但随着备件维修理论的发展和备件价格的提升,可维修备件的管理也日趋重要。目前各仓库主要是利用历史记录分析预测得到本级维修对备件的需求,忽略了多级库存配置的优化问题。本文针对车辆可修备件多级库存优化问题进行了研究,主要工作内容如下:（1）针对车辆可维修备件多级库存优化问题,建立了基于METRIC理论的两保障等级、三保障等级两备件层级的可修件多级库存优化模型,并通过某维修公司的实际数据用传统求解METRIC理论的边际优化算法对模型进行了求解,得到了各级库存备件数量的最优解,为车辆多级可修备件库存管理以及保障性分析提供决策支持。（2）针对车辆可维修备件多级库存优化模型求解问题,提出了改进的粒子群优化算法。该算法通过动态调整粒子群算法的惯性权重和改进学习因子,并引入罚函数来提高了粒子群算法的收敛速度和寻优结果,最后与边际优化算法进行对比,结果表明该算法优于传统的边际优化算法,在解决备件多级库存优化问题表现具有一定的优越性。（3）基于车辆备件多级库存优化理论研究的成果,以及java开发语言和My SQL等技术,开发了车辆备件多级库存优化系统,该系统包括系统管理、基本信息管理、仓库管理和可修件库存优化四个模块,其中可修件库存优化模块包括项目工程管理、站点结构搭建、备件结构搭建、维修参数维护和库存优化计算五大功能模块,为可修备件库存优化管理提供了实用平台。