随着时代的发展和技术的进步,市场竞争日益加剧,如何进一步增强企业竞争力,成为企业经营战略中的重中之重。在企业生存和发展的过程中,物流成本一直是决定其利润的关键因素,而库存管理是其中不可忽视的一个环节。本文由实际生活中的库存问题,从市场需求不确定的角度,建立了需求不确定的多阶段库存管理模型,其中每个阶段都有不确定的需求,为满足每阶段的库存约束,采用鲁棒优化方法进行求解。本文首先分析了传统的库存系统和模型,介绍了一些经典的库存管理策略,随后提出需求不确定的多阶段库存管理模型。本文简单介绍了传统鲁棒优化方法的思想和理论,并应用在需求不确定的库存模型中,然后从模型出发,分析经典的可调鲁棒优化方法的理论和仿射可调鲁棒对应的应用。针对现实生活中的数据不及时和不精确这两种情况,本文提出弱仿射可调鲁棒对应方法和不精确仿射可调鲁棒对应方法:针对仿射可调鲁棒方法对已知数据的依赖性,改进了仿射决策规则,使其在数据不完全的情况下依然有效使用;针对现实数据的不精确性以及仿射可调鲁棒方法在此情况下解的不可行性,将数据的扰动加入库存模型中,提高解的鲁棒性。本文通过计算机随机生成的需求数据进行实验。验证了仿射可调鲁棒优化对传统鲁棒优化的优势;然后通过实例说明仿射可调鲁棒优化方法对已知数据的依赖性,验证弱仿射可调鲁棒对应方法的有效性;最后通过随机算例,说明了仿射可调鲁棒优化在数据不精确情况下的不可行性,同时证明不精确可调鲁棒算法的有效性。