21 世纪的竞争是供应链之间的竞争，而库存管理则是供应链管理中非常重要的环节，本文就是选择先进的库存管理方式——供应商管理库存（VMI）进行探讨。产品的多样化及顾客需求改变的因素是越来越多，在这种情况下，使得企业在面临顾客需求方面更加无法充分掌握准确的信息，再加上产品短期需求的不确定会使企业在产品预测需求上更加困难，因此我们的课题就是建立一个能准确预测需求，得出准确补货量的模型。 供应链是由遍及各地的原料供应商、生产商、分销零售商、仓库等组成的复杂网络，是典型的异地异构的分布式系统。而Agent 技术是近年来分布式人工智能研究的一个重大突破，利用Agent 的主动性、交互性、反应性、自主性等特点，来构建分布式系统结构模型是行之有效的方法。目前，基于Agent 的MAS 建模方法成为复杂系统科学等学科中重要的研究手段之一，在经济学、管理科学、生物科学等众多领域得到了广泛的应用。 本文阐述了多Agent 自底向上的建模思想和方法，供应商管理库存（VMI）思想和优点，利用遗传算法在演算方面具有多点搜寻的优点，着重对VMI 库存管理系统结构、需求预测的方法进行了分析，建立了供应商管理库存（VMI）的模型，并在模型中加入遗传算法构造的预测方法进行需求预测，及补货量的计算，来找出较佳的预测值。最后以实际市场情况为背景进行短期的模拟，在Swarm仿真平台上采用java 语言进行编程，对该模型进行了仿真。然后以平均误差作为评价指标，再以库存变化情况来验证说明，并与传统的预测方法进行比较，当采用本研究中构造的模型时，对需求的预测较其它方法准确，其存货变化情况较为稳定，即误差波动较小，因此在设定安全库存时，可以设置较低的安全库存，降低整个供应链的库存成本。因此，此模型也可为未来的相关研究做为参考。