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以机动车供应链为背景，从供应链协同的角度研究机动车零部件库存运输整合优化问题。在需求随机情景下，建立了基于循环取货（Milk—Run）的机动车零部件库存运输双层迭代优化模型，即分别对上层的库存模型和下层的运输模型进行建模优化。通过混合规划模型方法和改进的遗传算法，反复迭代来平衡库存与运输之间的效益悖反关系，优化系统总成本，找出集成情形下的最优解。最后通过实际算例验证了模型和算法的有效性。