1 供應鏈優化（Supply Chain Optimization）
供應鏈優化即“在有約束條件或資源有限的情況下的決策方案”，它主要有整體優化和局部優化兩種類型。整體優化是從大量方案中找出最優方案，然而，實際情況下可能沒有最優方案或者沒有方法來檢測所得方案是否最優，因此有必要進行局部優化；局部優化是在大量類似方案中找出最優方案，此法取決于方案的最初解，最初方案不同，優化結果也不同。
2 什么是供應鏈優化？
供應鏈優化問題由決策變量、目標函數和約束條件組成。
決策變量是需要作的決策，物流中有如下決策變量：何時、何地從供應商中訂購原材料；何時生產；何時把產品交給客戶、交多少。
目標函數是經濟上或其它方面所要達到的目標，物流中有如下目標函數：利潤最大；供應鏈成本最低、生命周期最短；客戶服務質量最高；延誤最短；產量最大；滿足所有客戶需求等。
約束條件是變量必須滿足的條件，物流中有下列約束條件：供應商生產材料、零件的能力；生產線每天工作的時間、負荷；配送中心的處理收據等能力。
3 供應鏈優化的必要性
隨著現代物流和技術的發展，生產和供應鏈規劃日益復雜。
供應鏈的發展具有如下趨勢：
客戶要求生命周期更短、并對特定配送有需求；
大規模產品定制；
生產線和在庫產品增加；
經營全球化，包括采購、生產、銷售和市場；
制造外包；
第三方物流提供者增加與供應商、客戶共同管理庫存，如VMI和持續補充計劃；
實施敏捷制造；
實施供應鏈集成理念；
公司兼并、收購和重組。
由于供應鏈發展日益復雜，公司必須運用軟件來優化它們的計劃流程。
4 供應鏈優化目標
一般來說，優化目標是從私營企業和公共組織兩種完全不同的角度來考慮。
私營企業的目標
供應鏈管理系統中的優化目標的定義有很多種形式，如“優化是ROI（投資回報率）達到最高的關鍵，它的目標包括成本最低、顧客服務水平最高、生產周期最短”。
然而，在討論庫存鏈優化時，有人認為最大ROI的目標是“在增加利潤的同時，提高顧客服務水平、減少總成本、減少工作負荷、減少庫存”；“ROE（資產回報率）最大或競爭力提高”；“公司盈利最大，市場份額最大”等。
如果把這些目標用于決策模型中，這些目標必須轉換成明確的、可以衡量的目標。更具體的目標通常是利潤及其衍生物－成本和收入，其中成本包括資本、生產運營成本、倉儲和運輸、庫存持有成本、行政管理成本、IT成本和包裝成本；收入受公司可提供服務質量的影響，包括準時性、產品可得性等。
成本因素（最低）和客戶服務質量（最大）通常是矛盾的，為了能相互比較，必須轉換成同一量綱，把所有的目標轉成一個總目標。成本最低包含許多不同的成本因素。客戶服務通常用收入來表達，這樣它可以和成本一起用利潤最大來衡量。如果不是所有目標都能轉換成和金錢有關的因素，必須使用權重，權重反映了不同目標的相對重要程度，這樣問題就成為一個單目標規劃。目前，可以用一些復雜的方法得出權重，也可以運用一些軟件提供可視化的權重設置。另一種方法是先定義這些目標的優先級，然后再優化。
公共組織的目標
追求了商業利潤，同時，我們也應該注重公共利益。最近幾年已經有專家提出了一些基本目標，1987年世界環境與發展委員會提出“發展要滿足當前的需要，但不能以犧牲后代需求為代價”。如果要有相關實施政策，必須要明確、詳細地解釋這些目標。
公共目標主要有3方面的因素：經濟、環境和社會。每一方面都能對供應鏈設計產生影響。私營企業目標是設施和運輸成本最低，而公共組織的目標不同。
環境：設施建設、交通運輸會對環境造成影響，環境對人類身體和下一代有影響，主要包括：當地空氣質量（對人有影響，威脅健康）；區域空氣質量（對莊稼、樹木不利）；噪音；長期危害（能量危機、臭氧層變薄、溫室效應）等。
經濟：主要和經濟系統的改進有關，包括：提高國家競爭力（包括減少工業運輸成本）；支援不發達地區；增強區域聯系，擴大外延；市場標準化（標準的、開放的）；提高就業、改革和出口的經濟績效。
社會：主要和居民、員工有關，包括：工作場地和運輸中的活動安全；經營工作條件；關注殘疾人；社會資產的改變（收入分配的影響）。
私營企業在決策中不一定要考慮以上因素，然而政府必須要考慮。現在多方已經達成共識：必須制訂相關環境標準。當然，單個組織在決策過程中也盡量要考慮這些標準。
另一方面是通過支援低收入地區和不發達地區來增強它們的凝聚力。例如，歐洲社會基金會實行假期培訓和就業援助，區域發展組織通過鼓勵投資、基礎設施和小商業等形式來實施這些標準。這些政策的實施導致投資減少或勞動力素質高。因此，私營企業認為這些政策反映了市場地位和產品、服務的價格。
運輸行業的定價機制也是如此，它的目標是確保運輸決策包含所有的成本。當前，外部成本在價格體制中沒有體現，然而通過稅收，價格體制就能夠完全反映外部成本。這樣，從私營企業的角度來考慮，公司對環境的關注會集成到目標成本和利潤中。如果公司沒有把環境成本考慮到外部成本中，公司決策時依然可以按照原計劃實施。
5 優化方法
優化方法有很多，但并不是每種方法都要采用一定的技術。在規定時間內不能得到最優方案的情況下，可以采用遺傳算法。遺傳算法容易實施、計算簡單，但得出的方案不一定最優，有時甚至不存在。優化時運用遺傳算法的原理會得到較優的方案。
關于遺傳算法
遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。
遺傳算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群（population）開始的，而一個種群則由經過基因（gene）編碼的一定數目的個體(individual)組成。
每個個體實際上是染色體(chromosome)帶有特征的實體。染色體作為遺傳物質的主要載體，即多個基因的集合，其內部表現（即基因型）是某種基因組合，它決定了個體的形狀的外部表現，如黑頭發的特征是由染色體中控制這一特征的某種基因組合決定的。
因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作。
由于仿照基因編碼的工作很復雜，我們往往進行簡化，如二進制編碼，初代種群產生之后，按照適者生存和優勝劣汰的原理，逐代（generation）演化產生出越來越好的近似解，在每一代，根據問題域中個體的適應度（fitness）大小選擇（selection）個體，并借助于自然遺傳學的遺傳算子（genetic operators）進行組合交叉（crossover）和變異（mutation），產生出代表新的解集的種群。
這個過程將導致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應于環境，末代種群中的最優個體經過解碼（decoding），可以作為問題近似最優解。
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本文標題：供應鏈優化路徑詳解
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