供应商管理库存(VMI)是当前最常见的供应链库存控制模式之一。这种协作型供应链库存决策模式的出现，是为了解决供应链库存管理分散决策的结果与供应链的整体优化方案相偏离的问题。VMI的运行机制以及VMI协议限定了供应商为客户所做的库存决策的范围，保证了供应商的决策结果不损害客户的利益，从而间接保障供应链整体的优化。然而实践表明，许多VMI补货模式在实际运行中远未实现其成本目标，这种情况在由供应链下游推动VMI的案例中更为明显。问题产生的原因之一就是，尽管已经获得了由客户提供的库存及需求等信息，但供应商并没有形成在新环境下进行补货决策的思路。因此他们尽管能够努力达到VMI协议所规定的服务水平，但在成本方面付出了代价，从而影响到供应链通过VMI实现整体优化的目标。本论文针对这样的问题，讨论在VMI协议框架下供应商如何进行补货决策以实现成本的优化。 论文通过两条途径来研究零售行业在VMI协议框架下供应商的补货决策问题：基于选择的(即基于最优化模型的)决策方法和基于规则的决策方法。首先，使用一种基于选择的决策方法，即通过供应链建模与最优化算法来寻求实现供应商成本最低的最优补货策略。然后，探讨基于规则的供应商补货决策，这部分通过计算机模拟对不同补货模式的成本效应进行比较分析，找到特定供应链环境下的最佳补货模式和参数选择的规律。最后，利用可控试验，对研究形成的补货方案进行实验检验，并进一步探索人为因素对决策的影响。 在供应链建模与最优化算法方面的研究包括：建立一个包括上游制造商、供应商和零售商在内的随机需求有限时间域序列供应链模型，产生在VMI协议框架下供应商成本的递归表述。依据已有的解析分析结果，对成本优化模型的最优解存在性进行讨论。最后运用梯度搜索技术编制求最优解的计算机算法，并针对一些算例对模型进行求解。根据最优解的规律，形成动态(s，S)补货模式的雏形。 在建立供应商补货决策规则方面的研究包括：针对一个包括上游制造商、供应商和零售商在内的随机需求序列供应链模型，建立VMI框架下的成本评价规则，通过对补货过程的蒙特卡洛模拟和各系统参数对成本影响的灵敏度分析，将动态(s，S)补货模式与再补货点(re-order point)、基础库存(base stock)以及(s，S)等多种常用补货模式的成本效益作对比分析，并探讨应用动态(s，S)补货策略时的参数设置问题。进而讨论特定供应链环境下，产品销售期限、补货过程提前期等各方面因素对最佳补货模式和参数选择的影响，归纳出方便供应商在实际决策时应用的指导方针，即决策规则。 在补货决策方案的实验研究方面的主要研究是：通过一个计算机模拟现实决策环境下的供应商决策实验，检验在实际企业运营过程中，存在人为因素的条件下，补货策略的运行效果，达到对研究结果进行检验的目的，同时探讨信息因素在供应商补货决策中的作用。 从论文各部分的相互关联来看，围绕VMI协议框架下供应商的补货决策问题研究可划分为三大模块：1、基于选择的决策方法，即供应链随机过程模型的数值算法；2、基于规则的决策方法，即对补货过程的蒙特卡洛模拟和灵敏度分析；3、可控实验室环境下的实验。在前两个模块分别从两种途径研究补货决策问题，通过第一模块的成本最优化问题的求解，产生新的补货模式的思路。第二个模块是本文的中心内容，在这一部分完善了新的补货模式、验证了其成本优势并寻找到方便应用的决策规则。第三个模块则是对前面所产生决策规则的应用结果的验证，同时也观察了信息对供应商决策的影响情况。 基于利用VMI协议可以基本限定零售商的库存成本范围的现象，论文中提出了可以通过提高供应链补货决策的成本效益来间接实现供应链整体优化。基于这种观点，将研究的重点放在能提高VMI实施过程可操作性的供应商补货策略问题。在应用梯度搜索技术求出的最优解基础上，提出了可进一步实现供应链优化的动态(s，S)补货模式。通过对不同供应链环境条件下动态(s，S)补货模式的应用模拟，找出了应用该补货模式时供应商可采取的决策指导方针，并指出VMI在实际应用中的局限性和可能采取的解决办法。论文的研究结果，使VMI的实施更具理性和可操作性。 论文的主要创新点在于：1、提出了可以通过提高供应链补货决策的成本效益来间接实现供应链整体优化的新观点。2、找到了一种新的可进一步实现供应链优化的动态(s，S)补货策略，以及应用该补货模式时可采取的决策规则。3、在国内供应链决策研究领域首次运用实验方法，找到了一种检验决策方法的新途径，拓展了研究人为和信息因素对决策效果影响的方法和思路。4、归纳出不适宜采用VMI的供应链环境，为企业进行供应链库存运作模式的选择提供了新的决策依据。