在全球经济一体化的背景下,优化多级供应链网络以减少运营延迟并应对中断和需求不确定性至关重要。传统方法往往分别处理供应链中断和需求不确定性这两类问题,导致解决方案的碎片化。本文提出一种多目标决策模型,构建一个三级供应链网络模型,并采用实数编码遗传算法进行优化。该算法结合了微观精准与宏观灵活性,能够在多目标优化中实现成本最小化和服务水平最大化。模型考虑供应链中断的随机性,采用几何分布模拟中断间隔时间,并通过遗传算法进行动态优化,以适应市场和供应条件的变化。实验结果表明,经过多次仿真验证,该模型平均在4.9 s内能够实现高效决策,展示了强大的鲁棒性和适应性。即使在各种参数变化的情况下,模型依然能够维持优化性能。与传统的线性规划、混合整数规划和动态规划模型相比,该模型在决策速度、成本控制和服务水平方面均表现优异,尤其在应对供应链中断和需求不确定性方面,提供了更为灵活和高效的解决方案。