供应链和物流管理的智能决策，模型与方法

由于经济全球化、竞争国际化的加剧，现代供应链与物流中存在越来越多的运筹与决策，而且由于外部环境复杂多变，从而导致运筹与决策的内容也日趋复杂，单是依靠供应链与物流管理者的知识是不够的，因此，需要采用智能化技术，将管理者经验和专家知识相结合，将定性分析与定量分析相结合，提供高质量的决策支持。

随着信息技术的发展和各门学科的交叉融合，人工智能、复杂系统理论、智能优化理论等方法为智能供应链与物流管理提供了新的发展方向。智能供应链与物流系统需要综合运用这些方法和技术，实现供应链及物流系统的智能化分析、设计及控制优化（胥军等，2011）。

1.基于多代理的智能化供应链建模与管理

人工智能就是研究用各种机器模拟人类智能的途径，使人类的智能得以物化与延伸的一门学科。它借鉴仿生学思想，用数学语言抽象描述知识，以模仿生物体系和人类的智能机制。

代理技术是较早应用于智能化供应链管理的人工智能技术之一。由于多代理系统中的每个Agent都具有自主性和分布性，可以将其视为是具有智能的、可以代替人进行协商的实体。该特征跟供应链网络中的企业实体特征相似，因此，可以将其应用到供应链管理系统的研究中（周建频，2005）。

在基于Agent的供应链系统中，利用分布式的Agent来实现对供应链的管理、计划和监控，供应链的每个参与者都用一个分布在网络中的Agent来表示。Agent是一个软件框架系统，包括各个领域的专业知识。同一个Agent可以在供应链中扮演不同的角色，如可以在供应商、生产商和销售商之间进行转换，并且这些领域转换的适用范围具有很大的灵活性。

Agent具有自动性和自治性，能够自动处理重复性的流程化作业任务、实现供需双方的自动协商和动态计划等。由于供应链是一个复杂、非线性的网络结构，基于Agent的供应链管理系统需要具有整体协调的能力，因此，必须解决Agent间的协调、信息共享问题。供应链多Agent系统具有智能分布性、决策自主性和灵活性等特点，使动态供应链资源计划问题实质上转化为智能Agent间的重构和互动的过程，但在增加了适应性和灵活性的同时也增加了运作的不确定性，全局性较差，使实现其目标的过程不易控制，这就产生了如何使Agent的自治性与协同性相平衡的问题。

在开放的、动态的多Agent环境中，具有不同目标的多个Agent间必须就其目标、资源的使用进行协作与协商。如在出现资源冲突时，若没有很好的协商，就有可能出现死锁。而在另一种情况下，当单个Agent无法完成目标而需要其他Agent帮助时，就需要协作。

Agent协作指的是目标和利益相同的Agent之间相互配合，协同工作，一起解决目标问题。在多Agent系统中，相应的Agent通过协作可以完成单个Agent不能完成的任务，提高系统的整体性能和解决问题的能力，同时使系统具有更好的灵活性。Agent协作的主要方法有合同网、市场机制、结果共享等。

Agent协商指的是多Agent系统中解决矛盾冲突、协调合作、共享任务的一种方法，多个Agent之间通过交互达成一致认识的过程就叫Agent协商。它是Agent对外界环境的动态适应和反馈行为，主要处理Agent之间的相互作用和影响。一般来讲，协商是由于不同Agent的目标和意图不同，为了解决冲突，一般双方都会改变Agent意图，以达成一致认识。常用的协商方式有：基于全局规划的协调，即产生冲突的Agent之间交换各自规划目标的信息，通过交互得到解决问题的共同方法；基于联合意图的协调，即相互合作的Agent汇总共同从事的活动，产生系统的整体目标并且为实现这个目标采取集体行动；基于社会规范的协调，指的是每个Agent都遵循一种已建立的、社会期望的行为模式规范，自动过滤掉与该行为规范冲突的行为或意图，每个Agent个体行为符合规范，以确保整个Agent系统的协商。

由于多个Agent交互是为了协作完成一项任务，并且在任务完成过程中协商各自的利益，因此，多Agent交互也可以看作一种博弈。博弈论为协作与协商的研究奠定了坚实的数学基础，但该理论本身并未提供计算优化策略和决定行为协调过程的算法，需要Agent等人工智能研究在其上层设计和分析面向实际的交互语言和协议及交互模型。使用博弈论研究多Agent协商与协作是目前分布式Agent研究中的一个热点（党小云，2013）。

2.基于复杂系统理论的适应性供应链及物流系统

供应链网络是一个复杂系统，由许多自治的、具备自适应能力的企业组成，需要在动态、不确定环境以及局部信息条件下做出合理决策。与简化的、线性的传统系统理论相比，复杂性科学的研究对象是复杂系统，复杂性科学则提供了一个完全不同的世界观。因此，将复杂系统理论引入供应链管理，可以使人们对于供应链系统的特性、行为及演化规律有一个新的认识。

复杂系统的理论可以有效地容纳供应链管理的特征。考虑到单纯使用分解—协调方法来处理供应链的动态优化过于复杂，因此，可以将复杂系统的研究方法应用于供应链网络的智能管理和优化。

复杂系统具有很多独特的特性，其中适应性是复杂系统的一个重要表征。适应性造就复杂性，供应链网络是一种典型的复杂适应系统。它由许多具有适应性的主体（企业）组成，这些自治的主体按照既定规则相互作用，改进自我行为，进而改善整个系统的行为。

供应链系统作为一类典型的复杂适应系统，不能在一般系统论和牛顿科学范式基础上进行资源的优化配置和生产战略决策。供应链是一个合作共生系统和动态演进的学习系统，协商和妥协是供应链运作的“游戏规则”，供应链系统的整体运行是帕雷托（Pareto）最优，通过同步化策略，实现集成化供应链的协同运作。

近年来，基于复杂适应理论对供应链系统的非线性、多样性及自适应等特性的研究是供应链管理领域的一个新的方向。

复杂适应系统（CAS）理论包括微观和宏观两个方面。在微观上，CAS理论的最基本概念是具有适应能力和主动的个体，简称主体，这种主体在与环境的交互作用中遵循一般的刺激—反应模型，所谓的适应能力表现在它能够根据行为的效果修改自己的行为规则，以便更好地在客观环境中生存。在宏观上，由这样的主体组成的系统，将在主体之间以及主体与环境的相互作用中发展，表现出宏观系统中的分化、涌现等种种复杂的演化过程。供应链适应性研究主要包括以下几个方面（徐剑晖，2009）。

（1）战略决策的自适应。供应链的战略决策强调节点企业间的战略合作和供应链的集成。企业为了适应瞬息万变的市场，提高客户满意度，在一定时期内达成了信息共享、风险共担、共同获利的协议关系，这种协议关系强调合作和信任，强调节点间的协同。具体表现如供应商了解制造商的生产安排，便可以准时将原材料送到生产第一线，实现JIT，供需双方形成长期稳定的供求关系等。节点企业间供需关系的持续稳定，双方或多方的战略合作，促进了供应链系统的集成，更有利于供应链信息的共享和整体资源的优化。事实证明，供应链节点企业的战略合作和集成不但适应了市场的要求，而且有效降低了成本，产品和服务质量也在上升，企业和供应链的竞争能力不断加强，很好地体现了供应链系统的自适应机制。

（2）组织架构的自适应。主要是节点内部的组织结构自适应和节点间组织结构的融合。以往那种大规模生产且按照生产排程进行供应、制造和销售的推式供应链，逐渐被按照需求订单组织供应、制造和销售的拉式供应链取代。供应链由推式向拉式的转变，反映了供应链组织结构的转变。节点企业的组织结构已经由传统的基于分工转变为基于流程。节点企业间的合作或冲突，引起各自组织结构的自适应调整，组织结构相互融合、影响、促进，达到分工合作和资源整合的效果。

（3）市场环境的自适应。市场环境的适应性是指供应链为满足客户需求，按照订单进行采购、生产、销售的信息流和物流的全过程。当供应链中的某个主体在收到其他主体或环境发来的信息或指令后，做出响应给另外的主体或环境，并在互动中不断调整个体参数和行为，这就是订单履行过程的自适应。如当供应商主体发生原料不足时，向制造商主体发出缺货预警，制造商主体则以临时改变生产计划，先生产原料不缺的产品为响应进行回应。(www.xing528.com)

3.供应链及物流管理中的智能优化方法

大多数供应链与物流管理问题都是具有NP难度的组合优化问题，传统的数学规划方法在求解效率方面很难获得好的效果。随着问题规模的增大，传统的数学规划方法的求解难度将急剧增加，寻找具有多项式复杂性的优化方法几乎是不可能的。此外，传统的数学规划方法大多基于某些理想化的假设，远不能充分反映实际生产环境的复杂性，而且要充分表达实际供应链环境的随机性和动态性也极为困难，所以单独使用此类方法来解决供应链问题是不现实的（赵立权，2015）。

目前，试图通过模拟自然生态系统机制以求解复杂优化问题的仿生智能优化算法已相继被提出和研究。这方面的内容很多，如遗传算法、人工神经网络、人工免疫算法和群智能算法等。这些算法大大丰富了现代优化技术，也为那些传统数学规划技术难以处理的组合优化问题提供了切实可行的解决方案（蒋腾旭，2007）。

（1）遗传算法。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。遗传算法模拟生物进化的基本过程，用数码串来类比生物中的染色体，通过选择、交叉、变异等遗传算子来仿真生物的基本进化过程，利用适应度函数来表示染色体所蕴含问题解的质量的优劣，通过种群的不断更新换代，提高每代种群的平均适应度，通过适应度函数引导种群的进化方向，并在此基础上，使得最优个体所代表的问题解逼近问题的全局最优解。GA求解问题的基本思想是维持由一群个体组成的种群，每一个体均代表问题的一个潜在解，每一个体都被评价优劣并得到其适应值。个体通过遗传算子产生新的个体，新产生的个体继续被评价优劣，从父代种群和子代种群中选择比较优秀的个体形成新的种群。在若干代以后，算法收敛到一个最优个体，该个体很可能代表着问题的最优解或次优解。

与传统方法相比，遗传算法具有隐含并行性和全局搜索性两大主要特点，作为强有力且应用广泛的随机搜索和优化方法，遗传算法可能是当今影响最广泛的进化计算方法之一。近十几年来，遗传算法在供应链与物流管理领域得到广泛应用，如用于作业调度与排序、设备布置与分配、车辆路径选择与调度等，取得了一些令人信服的结果。

（2）人工神经网络。人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。

ANN是生物神经网络的一种模拟和近似，它从结构、实现机理和功能上模拟生物神经网络。ANN是由大量与自然神经细胞类似的人工神经元互联而成的网络，这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构，每个神经元具有单一输出，并且能够与其他神经元连接。网络中存在多重输出连接方法，每种连接方法对应一个连接权系数。我们可以把ANN看成是以处理单元为节点，用加权有向弧（链）相互连接而成的有向图。ANN以加权值控制结点参与工作的程度，正权值相当于神经元突触受到刺激而兴奋，负权值相当于受到抑制而使神经元麻痹直到完全不工作。ANN解决问题的方式与传统统计方法完全不同，它是模拟人脑的思维，把大量的神经元连成一个复杂的网络，利用已知样本对网络进行训练。由于人工神经网络中神经元个数众多以及整个网络存储信息容量巨大，因此，具有很强的不确定性信息处理能力。即使输入信息不完全、不准确或模糊不清，只要输入的模式接近于训练样本，系统就能给出正确的推理结论。ANN只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一阈值后才输出一个信号，因此，ANN是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统，它突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限，标志着智能信息处理能力和模拟人脑智能行为能力的一大飞跃。

ANN的特点和优越性，主要表现在3个方面：一是具有自学习功能，只要先把许多不同的样本和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的模式；二是具有联想存储功能；三是具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

目前，随着各种神经网络理论模型和学习算法的提出，神经网络理论已日趋成热，在供应链与物流管理领域也取得了令人鼓舞的进展。

（3）人工免疫算法。生物的信息处理系统可分为脑神经系统、遗传系统和免疫系统。人们在实践过程中通过对生物3大信息系统的模拟研究得到了基于3大信息处理系统的3种智能算法，即基于模拟脑神经系统的人工神经网络、基于模拟遗传系统的遗传算法以及基于模拟免疫系统的人工免疫算法（Artificial Immune Algorithm，AIA）。AIA的研究始于20世纪90年代后期，AIA模仿生物免疫系统的自适应机制和排除机体的抗原性异物机制，因此，具有学习、记忆和自适应调节能力。AIA将抗原和抗体分别对应于优化问题的目标函数和可行解；把抗体和抗原的亲和力视为可行解与目标函数的匹配程度；用抗体之间的亲和力保证可行解的多样性，通过计算抗体期望生存率来促进较优抗体的遗传和变异，用记忆细胞单元保存择优后的可行解来抑制相似可行解的继续产生并加速搜索到全局最优解。同时，当相似问题再次出现时，能较快产生适应该问题的较优解甚至最优解。

与GA类似，标准AIA也使用交叉和变异来对抗体解进行进化操作，并且采用信息熵的形式来保证抗体的多样性。其求解问题的基本思想是：①进行问题识别并产生抗体群，初始抗体群通常是在解空间用随机的方法产生的；②计算抗体适应值，生成免疫记忆细胞，将适应值较大的抗体作为记忆细胞加以保留；③进行抗体的选择，计算当前抗体群中适应值相近的抗体浓度，浓度高的则减小该个体的选择概率（抑制），反之，则增加该个体的选择概率（促进），以保持群体中个体的多样性；④进行交叉和变异操作，产生新抗体群；⑤抗体群更新，用记忆细胞中适应值高的个体代替适应值低的个体，形成下一代抗体群。在若干代以后，算法收敛到一个最优个体。

生物免疫系统的复杂性使得人工免疫系统的研究不像遗传算法、人工神经网络等其他智能方法那样得到足够的发展，但AIA结合了先验知识和生物免疫系统的自适应能力两大特点，因而鲁棒性较强，具有较强的信息处理能力，并且在对问题进行求解时不要求目标函数具有可导等高附加信息，在搜索过程中更能收敛到全局最优解，被人们认为是具有强大潜力的搜索算法。目前AIA已经用于函数优化、异常和故障诊断、机器学习、机器人行为仿真、网络入侵检测等领域，表现出较卓越的性能和效率。

（4）群智能算法。随着人类对生物启发式计算的研究，一些社会性动物（如蚁群、蜂群、鸟群）的自组织行为引起了科学家的广泛关注。这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点：个体的行为都很简单，但当它们一起协同工作时，却能够“突现”出非常复杂的行为特征。目前，群智能理论研究领域主要有两种算法：蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）。

与传统的计算方法相比，群智能优化算法比较突出的优点是：无集中控制、多代理机制、算法结构简单、隐含并行性、易理解和易实现，这些优点有效地促进了其在应用优化技术中的发展。

1）蚁群算法。人工蚁群算法是受到人们对自然界中真实的蚁群集体行为研究成果的启发而提出的一种基于蚁群的模拟进化算法，属于随机搜索算法。仿生学家经过大量细致的观察研究发现，蚂蚁个体之间通过一种被称为外激素的物质进行信息传递，从而能相互协作，完成复杂的任务。蚁群之所以表现出复杂有序的行为，个体之间的信息交流与相互协作起着重要的作用。蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下该种物质，而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质的存在及其强度，并以此指导自己的运动方向。蚂蚁倾向于朝着该物质强度高的方向移动，因此，由大量蚂蚁组成的蚁群的集体行为便表现出一种信息正反馈现象：某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大。蚂蚁个体之间就是通过这种信息的交流达到搜索食物的目的。蚁群算法正是模拟了这样的优化机制，即通过个体之间的信息交流与相互协作最终找到最优解。

蚁群算法优化过程的本质在于：①选择机制。信息量越大的路径，被选择的概率越大。②更新机制。路径上的信息量会随蚂蚁的经过而增长，同时也随着时间的推移逐渐减小。③协调机制。蚂蚁之间实际上是通过信息量来互相通信、协同工作的，这样的机制使得蚁群算法具有很强的发现较好解的能力。但是，蚁群算法也有一些缺陷，如由于蚁群中多个个体的运动是随机的，当群体规模较大时，要找出一条较好的路径需要较长的搜索时间等。

蚁群搜索算法非常适用于供应链及物流管理中的路径规划问题，也被用来求解分配问题、网络路由问题、指派问题、车间作业调度问题等NP完全问题。这些应用显示出蚁群算法在求解复杂优化问题方面的优越性。

2）粒子群优化算法。粒子群优化算法（PSO）是模拟鸟群的捕食行为，让一群鸟在空间里自由飞翔觅食，每只鸟都能记住它曾经飞过的、距食物最近的位置，然后就随机地靠近那个位置。不同的鸟之间可以互相交流，它们都尽量靠近整个鸟群中曾经飞过的最近点。这样，经过一段时间就可以找到近似的最近点。PSO后来经过多次改进，去除了原来算法中一些无关的或冗余的变量，又加入了一些随机地变化的量，使得鸟群的运动更像是空间微粒的运动，所以称之为微粒群算法。PSO求解问题的基本思想是：随机产生一粒子群作为初始解，用粒子的位置表示待优化问题的解，每个粒子性能的优劣程度取决于待优化问题目标函数确定的适应值，微粒尽量靠近最优点并且有随机的变化发生，使得微粒不会停留在最优点，而是尽量靠近，同时保持创新性。每个微粒记录它自己的最优位置，还要记录所有微粒的最优位置，然后通过比较当前位置和两个最优位置的差别来调整速度以确定下一步的位置。每个粒子由一个速度矢量决定其飞行方向和速率大小，通过改变速度的大小和方向使随机的初始解“飞向”最优解。

PSO算法与GA都属于进化算法，但PSO算法避免了二进制编码的麻烦，而且操作更加直观。PSO算法流程简单，易实现，算法参数简洁，无须复杂的调整。PSO的缺点是：初始化过程是随机的，这虽然可保证初始解群分布均匀，但个体的质量不能保证。其次，粒子利用自身、个体及全局信息来更新自己的速度和位置，这是一个正反馈过程，当自身信息及个体信息占优势时，算法易陷入局部最优。

目前，许多学者针对基本PSO提出了多种改进算法，这些改进的PSO已广泛应用于函数优化、系统识别、神经网络训练、信号处理和机器人等实际应用领域，取得了丰富的成果。