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将人工智能（AI）集成到供应链管理中已成为提高当代业务运营效率和韧性的关键途径。本文在供应链优化的背景下探讨了AI的各种理论方法，划定了实现性能和适应性提高的途径。从历史概述开始，本文深入研究了供应链管理中AI技术的演变，阐明了这些方法如何改变了物流和运营的景观。这项探索的基础是关于基于供应链优化的数学建模和算法框架的讨论，为后续的AI应用提供了理论基础。本文的重点是将机器学习技术应用于需求预测和库存管理，该技术利用数据驱动的见解来优化资源分配并减轻与供求需求波动相关的风险。此外，网络理论和图形算法在优化供应链网络的结构和动态，实现有效的运输，分配和库存路由方面起着至关重要的作用。供应链中的战略决策是通过游戏理论的镜头来解决的，该理论提供了理论框架来建模多个利益相关者之间的交互并优化竞争环境中的结果。此外，群智能和多代理系统为复杂供应链生态系统内的协调和协作提供了创新的解决方案。进化算法和人工神经网络被讨论为供应链设计，预测分析和风险管理的强大工具，提供了优化各种操作领域决策过程的功能。此外，强化学习技术赋予了实时操作环境中动态决策的能力，从而促进了自适应和弹性的供应链管理实践。通过整合多种AI技术，混合方法提供了协同解决方案，这些解决方案利用了各种方法的优势，以应对供应链优化中的多方面挑战。通过理论见解和实际案例研究的综合，本文为AI驱动的供应链优化的当前状态和未来方向提供了宝贵的见解。
供应链优化中AI的理论方法
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