报童问题是经济生活中的常见问题,涉及到供应链管理、库存管理、风险管理等多个领域。主要研究生命周期短、不宜存储、易腐蚀产品的订购与销售问题,应用范围十分广泛。其中经典的报童问题是单产品单阶段库存问题,因其简单且易于求解在供应链领域占有重要地位。而多产品多阶段报童问题研究的是连续订购与销售的动态过程,因其与现实经济活动十分吻合而对现实具有指导意义。市场环境中存在诸多不确定性,诸如产品需求、交通状况等,学者们用随机环境来刻画这些不确定性。随机环境下的市场活动存在风险,因而需要对风险进行量化。本论文主要采用风险测度、多阶段决策两种方法分别对风险进行规避,从而对随机环境下的多产品报童问题进行研究。(1)鉴于风险理论的发展,并且含有风险测度的经济模型能更好地帮助决策者对抗不确定性带来的风险,本论文考虑在市场需求为随机环境下将风险测度与报童问题相结合。首先,在订购能力约束下建立带有二阶随机占优(Second-order Stochastic Dominance,SSD)约束的风险规避型多产品报童模型。其中SSD作为一种风险规避型风险测度可以描述风险厌恶投资者的行为,相比其它风险测度更为稳健。其次,采用样本均值逼近(Sample Average Approximation,SAA)方法近似该问题,并对SAA问题进行收敛性分析。最后,在数值实验部分,用切平面法求解SAA问题,并同时与风险中性(无风险约束)和以方差为风险测度的风险厌恶模型进行比较。数值结果表明相对于参照模型,在样本外预测下SSD模型可以更好地规避风险,得到更高的收益。(2)包括物流网络在内的市场环境的随机性越来越大,促使制造商的生产与销售行为朝着多品种、小批量、多阶段的方向演进。本论文研究的第二类报童问题即在一个复杂交通运输网络中,设定每条路径的运输状况是随着时期而变动的随机变量,同时产品的价格受到市场随机环境的影响;为了最大化企业的利润,提出一个在交通运输环境下的多产品多阶段报童模型。而后运用随机对偶动态规划(Stochastic Dual Dynamic Programming,SDDP)算法对模型进行求解。在数值实验部分通过将两阶段模型与多阶段模型进行比较。数值结果表明,随着阶段数的增加,多阶段模型所获得的最终利润也会逐步提高。