我们开展多项问卷调查以研究顾客在供应链中断情况下以及预测商品不可得的购物行为。主要研究内容包括网络购物情境下供应链中断的顾客购物行为、缺货商品品牌权益与缺货原因对顾客商品偏好的影响、限时促销与限量促销通过商品可得性的中介作用对顾客光顾意愿的影响、商品可得性以及可得性保证对顾客光顾意愿的正面效用。研究的结果不仅可用于零售商增加顾客光顾意愿、降低供应链中断造成的销售损失，也可用于降低供应链中断造成的牛鞭效应。. 供应链中断给供应链各成员带来销售损失，并导致供应链运作的低效。现有文献集中于中断发生的原因及其发生后损失的降低，或链中各个环节（如供应商、制造商）的系统恢复，却忽略了供应链的终端——顾客对供应链动态性的影响。以计算机仿真技术为基础，融合市场营销、运营管理等领域的知识，研究考量缺货发生后，顾客购买行为的改变对供应链动态性影响，包括供应链各层级市场份额、牛鞭效应以及伴随牛鞭效应而来的高在手库存和订单积压的影响。研究结果对于缓解供应链中断风险带来的危害，提高供应链的绩效具有重要的现实意义和实践价值。. 为解决当前供应链管理中遇到的众多优化问题，我们研究考虑群集智能中不同的生物模拟视角及搜索行为的差异，选取粒子群算法（particle swarm optimization, PSO）与细菌觅食算法（bacterial foraging optimization, BFO）作为群集智能的代表算法进行研究。研究提出正交混合学习PSO算法、异质多群体自适应PSO算法、全局协同BFO算法、新型群集智能混合框架，提升传统算法收敛的精度和速度。在此基础上将改进的群集智能算法应用于优化实际供应链管理问题，表明所提算法的有效性。