随着经济全球化和全球信息化的飞速发展，现代企业的物流体系与采购方式都在发生深刻的变革，其中一个很重要的特点是不确定因素增多了。传统的处理不确定因素的方法往往依赖于历史数据，但是在经济全球化和全球信息化背景下很多不确定因素往往是缺乏历史数据的，这给企业的库存优化和供应商选择带来了挑战。为了应对这一挑战，本文研究了不确定环境下的库存批量优化和供应商选择问题。
　　本文主要包括数学模型、求解方法、数值实验三个部分。在数学模型部分，本文综合考虑了库存批量优化问题和供应商选择问题，考虑产品需求、产品质量、运输费用等多种不确定因素，采用不确定理论构建不确定规划模型，并运用相关定理将其转化为清晰等价模型。在求解方法部分，本文针对上述数学模型，提出分别采用遗传算法和蚁群算法进行求解，并分别给出了具体的求解步骤。在数值实验部分，本文通过算例模拟了企业在不确定环境下的库存批量优化与供应商选择的决策过程，分别用遗传算法和蚁群算法进行求解，对比不同算法的结果和性能，验证了本文提出的数学模型的有效性和求解方法的可行性，并给出了算法选择的建议。