生产-分销网络设计是供应链战略和战术运作中的关键决策问题,也是企业获取竞争优势的一个重要因素。传统的生产-分销网络设计问题通常仅考虑单方面的不确定性,以此建立基于期望利润或期望损失的随机规划模型。随着竞争环境的变化,决策者面临的不确定因素越来越多。在实际运作环境中,决策者采用的运作策略并不总是与期望利润或期望损失的策略一致,而是表现出一定的风险厌恶特征。为了度量和规避不确定性所导致的风险,在进行模型构建时引入条件风险值（CVaR）方法,用于度量由不确定性导致的绩效风险。然而,CVaR方法只关注下游风险,导致决策目标过于保守,进一步考虑采用均值-CVaR准则来刻画决策目标。此外,p-鲁棒优化是一种有效解决不确定性扰动的建模方法,对于解决不确定因素具有重要的理论意义和实践价值。本文考虑上游生产和下游需求的不确定性,研究了由工厂、分销中心及终端市场所构成的生产-分销网络设计问题。针对上游生产不确定性,考虑有故障和无故障两种状态;针对下游市场需求不确定性,考虑其具有低、中、高三种状态,并采用情景方法对生产和需求的不确定性进行建模。由于生产发生故障可能导致不合格品的产生,进一步考虑了在上游生产环节是否实施产品监测的问题。综合网络运作成本和由不确定性导致的绩效风险,建立了由风险厌恶水平和悲观系数刻画的基于均值-CVaR准则的生产-分销网络两阶段随机规划模型。为进一步解决不确定性扰动问题,引入p-鲁棒优化方法,建立基于均值-CVaR准则的p-鲁棒模型。本文的研究内容主要包括如下几个方面:（1）针对生产和需求的不确定性,采用情景法对不确定性进行描述。对网络潜在节点数众多所导致的不确定情景规模过大的问题,采用情景缩减技术进行了情景筛选,降低所建模型的求解难度。（2）基于均值-CVaR的生产-分销网络设计模型及其策略。该模型以期望损失衡量总成本,以CVaR方法测度风险,兼顾了决策者对成本和风险的控制,并为决策者提供不同悲观系数和风险厌恶水平下的生产-分销网络结构。（3）基于均值-CVaR的p-鲁棒生产-分销网络设计模型及其策略。该模型引入p-鲁棒方法,并给出了求解p值上、下界的模型。进一步,引入弹性p-鲁棒方法,突破了p值的下边界约束,并为决策者提供不同鲁棒水平下的生产-分销网络结构。（4）在实际案例及运营数据的基础上,利用AMPL软件对所建模型进行了数值计算,分析了悲观系数和风险厌恶水平对均值-CVaR绩效的影响,并给出了期望成本和条件风险值两个目标权衡的帕累托有效前沿。进一步,通过回归试验设计检验了悲观系数和风险厌恶水平对均值-CVaR绩效的影响程度,结果表明,相对于决策者的风险厌恶程度,悲观系数对网络运作绩效的影响更大。此外,弹性p-鲁棒方法能够突破p值的下边界,得出一定约束下的高质量解。本文研究上游生产和下游需求的不确定性问题,所建立的模型能够确定不同悲观系数、风险厌恶水平和鲁棒水平下的网络绩效,满足不同决策者的相关需求并获得对应的生产-分销网络结构。