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在计算机科学的发展过程中，不同的作者都曾用恰当的词语来定义人工智能 (AI)，几乎所有这些词语都同样有效。从广义上讲，人工智能的定义考虑到了它的起源以及智能的编码方式，并将其传输到设备以执行操作或优化决策流程。因此，它与多个领域的关系非常显著，例如运筹学 (OR)，它利用数学建模、统计分析和优化技术进行决策。可以看出，AI 和 OR 在决策领域都有交集，但这并不意味着这是它们唯一的交集。尽管许多领域都使用 AI 来解决问题，但它现在是并且仍将是计算机科学的一个分支。AI 为计算应用引入了有效的算法，以在以更高的精度和速度执行任务的同时呈现智能的类人行为；此外，AI 旨在模拟人类的行为，例如推理甚至创造力，就像人造艺术一样。AI 近年来取得了长足的进步，已经扩展到许多领域和许多不同的地方。一个涉及许多领域、概念、过程等的交叉领域是 OR。例如，OR 通常被认为是应用数学的一个子领域，但它包括各种技术和方法来改善决策和系统的效率；这些技术和方法包括优化、排队理论和模拟。 2 供应链 在随机过程模型领域，马尔可夫决策过程、计量经济模型、神经网络、专家系统和决策分析脱颖而出。然而，这些方法通常需要构建试图描述系统的数学模型，这反过来又假设存在与这些工具的计算链接。当必须解决如此规模的问题时，OR 研究人员面临的挑战是选择适用的正确方法。一开始，研究人员或学生在处理 OR 工具时，由于相互关联的领域和技术众多，通常会混淆“属于”和“被使用”。这里讨论的一个说明性示例是物流，它使用 OR 工具并应用于供应链 (SC) 问题。另一方面，SC 也使用 AI，稍后将进行介绍。物流的两种方法可以理解其目标：第一种方法断言物流属于供应链，而第二种方法则声称供应链中的物流网络是供应链各组成部分之间实物流动的管理网络系统，受地理分布和运输系统的制约，以降低物流成本并协调生产-分销流程。另一方面，物流的定义是“由供应商、制造商、分销商和销售商（批发和零售）组成的企业集合，通过合作关系在其关键流程中进行有效协调，以最低的成本在准确的时间将所需的供应品或产品放置在链的每个环节，寻求在成员价值链中产生最大的影响，以满足最终消费者的要求”（见图1）。
社论：供应链中的人工智能和运筹学
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