随着市场全球化和竞争的加剧，企业之间的竞争已经变成供应链之间的竞争。供应链管理涉及物流、资金流和信息流三个方面，其中信息流起到核心控制作用。信息共享是供应链协调的关键，能有效缓解“牛鞭效应”，提高供应链的运作效率和整体竞争力。然而实践中，供应链成员很少愿意与合作伙伴共享某些私有信息，其中一个主要原因是担心共享私有信息会损害自身的利益。例如，担心合作伙伴会滥用共享的信息压价、抬价，担心敏感信息被泄露给竞争对手等。现有的供应链决策问题的研究多数基于完全信息共享的假设，这显然不能满足供应链管理实践的需要。在此背景下，本文结合安全多方计算技术（Secure Multi-party Computation，SMC），研究私有信息保护下的供应链决策，设计多方协同求解决策问题的安全计算协议，使供应链成员既能充分利用各方的私有信息共同制定决策，又能避免私有信息泄露给其他任何一方。 论文首先对供应链信息共享、供应链库存控制与定价决策、安全多方计算等方面的研究成果进行综述，归纳了供应链信息的主要类型及内容，阐述了共享需求信息和成本信息的重要价值。 在此基础上，第三章，针对一个供应商和一个零售商的供应链，研究了定常需求下，供需双方成本信息保护下的订货批量协调；运用同态加密机制设计了联合决策下的最优订货批量安全计算协议，分析了协议的正确性、安全性和计算效率，并结合一个算例演示了协议的执行过程，验证了协议的正确性；最后还给出了一个定价激励机制，激励各参与方实施联合最优决策。 第四章，针对由一个供应商和多个有差异的Cournot竞争零售商组成的供应链，在成本信息与市场需求信息保护下，分析了供需方的批发价格与订货量博弈问题；运用保护隐私的线性方程组协同求解方法设计了批发价格与订货量计算模型的安全求解协议，分析了协议的正确性、安全性和计算效率；最后也通过一个算例演示协议的执行过程，验证了协议的正确性。