企业在追求低成本与高效率的过程中，会有选择地参与全球采购，以便在更大范围内寻找有价值的资源。采购与配送是物流活动的重要环节，也是供应链的组成部分。联合补货策略优势凸显，因为它既能分摊固定订货成本又易形成规模效应。针对企业面临的各种实际环境，如缺货预约、资源约束等，本文构建了更符合实际的联合补货-选址库存协同优化模型，并设计了有效的求解算法。论文主要工作如下：　　首先，设计了一种改进的融合模拟退火思想的双种群混合差分进化算法(ASADE)，并通过典型的测试函数验证其性能；其次，构建了允许缺货且有运输容量约束的拓展联合补货模型，并利用双种群混合差分进化算法求出最优补货周期，最大限度地减少补货总成本；最后，考虑选址-库存问题，构建了基于联合补货策略的选址-库存协同优化新模型，该模型允许缺货，有载重量约束且考虑数量折扣。设计了基于ASADE的求解算法，找到最优补货策略和选址方案来优化系统总成本。通过较大规模算例与自适应差分算法、遗传算法及蛙跳算法进行对比，证实了双种群混合差分算法在求解联合补货及选址库存等优化问题的有效性。最后进行了一系列的敏感性分析，讨论相关参数变动对总成本的影响；并给出有益的管理启示，可为决策者提供有用的依据。