本文将从两个方面分别进行相关研究文献的综述，即两次或多次订购机会、一次性需求以及两次或多次订购机会、两阶段或多阶段需求。

1、  两次或多次订购机会，一次性需求的相关文献

目前，关于双重不确定性的研究主要集中在一次性需求上，也就是说，零售商在卖季开始前可以从供应商处采购两次，且所有采购的产品均可在卖季开始前全部到达零售商手中。因此，一次性需求的产品更容易受到市场需求不稳定带来的影响，其生产经营的风险也相对大很多。

为了降低需求不确定性带来的影响，在研究过程中越来越多的研究工作开始考虑需求预测更新，Gurnani和Tang[4]提出了一个基于需求信息更新的两阶段订货报童模型，该模型假设零售商在卖季开始前可以从供应商处采购两次，但零售商进行第二次采购时的采购成本高于第一次采购时的采购成本，且为一个随机变量。Gurnani和Tang[4]在研究需求信息更新时，考虑零售商可以在先后两次采购之间观察并准确把握产品市场需求的最新动态，即市场需求信号可以完全观察，由此零售商可以利用该信号来修正需求预测的分布，进而决定第二次的订货批量。此外，他们定义了一个由信号与需求构成的联合分布，讨论了相关参数对最优订货策略的影响，并在此基础上分析了需求信号的价值。类似地，Choi等[5]提出了一个基于贝叶斯信息更新的两阶段订货模型，由于其本质上是一个动态规划的问题，他们采用逆推算法分别对两个阶段中零售商的订货批量进行分析求解。进一步地，Choi等[6]通过两种不同的贝叶斯信息更新方法分别对QR策略进行了研究，第一种方法是信息更新时只更新需求预测分布的期望，另一种方法是信息更新时既要更新需求预测分布的期望，又要更新需求预测分布的标准差。执行采购决策前，零售商在市场上观察并记录最新的市场需求动态，并利用它修正市场需求的分布，进而决定下一阶段的采购批量。研究结果表明，QR策略的有效性与零售商所选择的需求信息更新方法以及观察对象有关。

Miltenburg和Pong[7,8]把单一产品的生产/采购拓展到了两种产品的生产/采购问题，即假设在卖季开始前每种产品都有两次采购机会，而零售商则可以在卖季即将来临时，观察并记录产品市场上最新的顾客需求动态，然后利用该信息来调整市场需求预测的分布，进而决定第二次的采购批量，但是第二次采购时的采购成本比第一次采购时的采购成本高。他们的问题是权衡两个阶段的订货量，使总成本达到最低。Miltenburg和Pong[7,8]研究了上述问题的两种情形：不存在能力约束以及存在能力约束。然而，由于每个阶段都是根据当前的需求预测来确定最优订货批量的，Miltenburg和Pong[7,8]的研究仅仅只是一种局部优化的短视策略，而不是全局优化策略。

此外，盛方正等[9]研究了基于需求预测信息更新的零售商三阶段采购最优策略，结果表明，预测信息和实际需求二者间的联系越密切，零售商的利润就越高，其研究方式和结果与Gurnani和Tang[4]类似。Zhang等[10]假设市场中存在多种产品，它们拥有一种共同的组件，由此讨论了如何有效协调延期产品的差异化与需求预测更新，从而提高生产效率的问题；他们假设生产商在卖季开始前有两次安排生产的机会，第一次安排生产时决定共用组件的生产批量，第二次安排生产时利用市场信息进行需求预测更新，将共用组件分配至各种产品中并安排各产品的生产批量。Zhang等[10]通过一种最优化束型算法对两阶段的随机规划模型进行了分析求解，并给出了一些特殊情形下的简单算法；同时，分析了各参数对QR系统和传统系统的影响，研究表明，QR系统的性能能否优于传统系统取决于各参数的选择。赵贝等[11]在考虑零售商的采购策略时考虑了零售商的风险偏好这一影响因素，并证明了零售商的风险偏好等其它因素对零售商的采购决策以及利润会产生影响。进一步地，国内学者陈士昂[12]等将订货机会推广到有限次补货的情形。