随着社会经济的不断发展，人们对快速消费品的需求量越来越大，快速消费品行业迅速成为消费品市场的重要支撑点，由于库存成本在行业总成本所占比例巨大，因此降低库存水平，对于调控快速消费品价格和改善民生具有重大帮助。传统的库存管理技术仅仅是对自身库存的数量控制和管理，而供应链环境下的库存管理应当将视角从自身扩展到整个供应链上来，因此，先进的CPFR是解决供应链库存管理技术的关键。如何利用CPFR减少不确定因素的影响，提高预测的精度，降低库存成本，是整个快速消费品供应链所追求的目标。　　本文从CPFR库存管理出发研究库存优化模式和模块管理，探讨基于CPFR的快速消费品供应链库存优化问题。　　首先，梳理了快速消费品、供应链库存、CPFR的相关概念和理论，详细阐述了快速消费品库存管理的现状，对快速消费品企业实施CPFR策略分析，并在此基础上构建了基于CPFR的快速消费品供应链库存系统模型，界定了库存系统边界，分析了库存优化目标、库存优化模块和库存优化保障机制。　　然后对CPFR流程下的协同预测和协调补货模块分别进行探讨，对于协同预测模块，为了提高预测的精度，通过对需求信息的分析，分别构建了基于组合预测的独立需求预测和基于合作需求预测的相关需求预测。对于协同补货模块，应用混合补货策略建立多级库存最小化模型，同时，根据该问题的特点，利用遗传算法进行求解，以寻找到最佳补货周期和补货量。　　最后，以烟草供应链为例，对文中所建立的相关模型和系统架构进行分析，验证了混合补货策略的适应性，并针对烟草旺季需求提出了相应的库存优化改进策略，并对改进策略的预测效果进行展望。