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大规模定制(Mass Customization，MC)是一种将大批量生产和定制生产优势有机结合的新型生产模式。它通过综合运用产品族与产品平台、先进制造技术、电子商务、柔性生产管理以及敏捷供应链管理等理念、技术，在不牺牲企业经济效益的前提下，以接近大批量生产的效率和成本提供能够满足各个客户特定需求的一系列产品或服务。大规模定制将成为21世纪的主流生产模式。 大规模定制生产模式的研究已受到国内外学术界及企业界广泛重视，然而在供应链企业协作方面的研究还存在明显不足。针对这一问题，本文对MC供应链中企业之间的协作模型进行了系统研究。主要研究工作包括以下几个方面： 从组织、功能、信息和资源四大视图角度对MC供应链进行需求建模分析，明确MC供应链的企业协作需求特点，并据此确定全文研究重点。在介绍、分析多代理系统(Multi-Agent System，MAS)通信机制及代理互操作标准的基础上，研究并提出基于MAS的MC供应链企业通信交互体系结构模型，以解决MC供应链企业异构信息系统间的信息交互问题。 对MC供应链的合作伙伴评价及选择问题进行研究，分别提出通用件与定制件合作供应商的两阶段选择决策模型。指出层次分析(AHP)法在群组决策应用中的不足，并设计基于可能满意度的残缺矩阵相容性修正及排序改进算法。针对供应商选择的第一阶段——建立合作供应商库，分别提出通用件和定制件供应商的不同评价指标体系，并研究指标的量化及归一化方法，提出基于改进AHP法的MC供应链合作供应商建库流程模型。针对通用件合作供应商，提出多供应商联合供货时的供货比例确定方法。 研究MC制造商与供应商之间的订货批量与库存管理问题。采用统一的表达形式对MC供应链中的通用件与定制件生产/采购批量及库存控制问题进行描述。分别针对MC制造商独立决策与MC供应链联合决策情况，提出基于计算机仿真、适用于各类产品库存控制的统一库存优化模型。针对MC供应链库存联合决策情况，设计MC制造商与供应商之间的协调、激励策略。 针对CODP后的定制生产过程，研究MC供应链动态协作调度问题。在分析MC供应链动态协作调度问题特点的基础上，研究订单分解结构及约束关系的规则表达方法，提出了专家系统辅助的多Agent智能蚁群算法实现框架。分别在信息完全共享和不完全共享环境下建立基于蚁群算法的MC供应链动态调度模型，并通过应用案例对两种模型算法进行验证、比较和分析。 最后，对全文进行总结，指出进一步工作的研究方向。 本文的研究重点和主要创新在于：设计了基于可能满意度的残缺矩阵相容性修正及排序改进算法；提出了MC供应链两阶段合作供应商选择模型；建立了普遍适用于MC供应链各类库存产品的统一库存仿真优化模型；提出了适用于信息不完全共享环境下的MC供应链动态协作调度模型。