Este artículo aborda un problema conjunto de Ubicación-Asignación-Inventario en un sistema de soporte de piezas de repuesto de nivel base de tres niveles con incertidumbre epistémica en las demandas inciertas de las bases. El objetivo del artículo es proponer un modelo de optimización bajo la teoría de la incertidumbre para minimizar el costo total, que integra caracterizaciones cruciales de las decisiones de control de inventario y el esquema de asignación de ubicación bajo una política de revisión periódica de orden hasta S (T, S). La teoría de la incertidumbre se introduce en este artículo para caracterizar la incertidumbre epistémica, donde las demandas se tratan como variables inciertas y la pérdida por agotamiento de stock se representa por el valor en riesgo en la medición incierta. Para resolver el modelo de optimización incierto original, se deriva un modelo determinista equivalente y se aborda mediante un algoritmo genético bicapa mejorado. Además, los modelos y algoritmos propuestos se codifican en ejemplos numéricos para la programación de la cadena de suministro. Los resultados destacan la aplicabilidad del modelo y la efectividad del algoritmo para acercarse a la solución óptima en comparación con el algoritmo genético tradicional. Se realizan análisis de sensibilidad para evaluar los impactos del tiempo de revisión y la capacidad de inventario en los diferentes componentes de costo.