《大规模供应链中断实时管理中智能决策支持系统的弹性集成》最新295页

在技术飞速进步、市场波动加剧与全球性中断频发的时代，有效供应链管理需创新方法应对不确定性、复杂性与动态变化。本研究开发并应用一系列新型智能决策支持系统（IDSS），以解决中断环境下的大规模随机动态供应链网络问题。通过电子商务、制造业、医疗健康与可持续性等多元领域案例验证所提系统，具体提出四类弹性IDSS框架：集成先进优化算法、机器学习、强化学习与物流仿真技术，应对重大供应链中断的现实挑战。首个系统通过移动仓库与众包配送优化城市末端配送，显著降低配送时间、成本与环境影响；第二系统开发多阶段随机动态规划模型增强全球供应链弹性，优化不确定性下的物流运作；第三系统聚焦公平高效疫苗分配，采用数据驱动决策降低短缺风险；第四系统设计稳健可持续的口罩分发与回收网络，平衡成本效益、环境影响与客户服务。研究整合精确方法（如并行化随机对偶动态整数规划PSDDiP）、强化学习与混合优化策略，在保障可扩展性与计算效率前提下，提升大规模供应链实时弹性决策能力。既有IDSS多缺乏此类集成，或未考虑中断场景，亦未经过大规模实时验证。实证表明弹性IDSS在提升响应速度、时间管理与成本效益方面潜力显著。中断事件中数据可用性缺口与决策动态适应机制的研究，为政策制定者与实践者提供新洞见。例如，所提在线强化驱动自适应优化（ORDAO）方法，相较交互式多智能体仿真（IMAS）可减少11%配送时间完成同等订单量。

本论文通过开发整合数据驱动模型、优化算法、仿真与机器学习的IDSS，推动大规模供应链物流运营的弹性与可持续性。第二章提出基于随机建模、行程时间仿真、众包运力深度学习与强化学习的末端配送IDSS；第三章构建含风险对冲策略的多阶段随机制造供应链模型及并行SDDiP算法；第四章设计医疗领域实时需求预测与动态库存疫苗分发系统；第六章开发闭环供应链内口罩可持续分发与回收的鲁棒-随机模型。第五章总结成果，阐明核心贡献，讨论模型局限并展望未来方向。整体研究为行业定制IDSS提供统一框架，增强不确定性下的适应与响应能力。