Generative Probabilistic Planning for Optimizing Supply Chain Networks

企业的供应链网络通常由复杂的拓扑图组成，涉及各种类型的节点和边缘，容纳大量需求和供应变化较大的产品。然而，随着供应链网络规模和复杂度的扩大，传统的供应链规划方法（例如启发式基于规则和基于运筹学的系统）往往变得局部最优或缺乏计算可扩展性，导致网络节点之间的供需失衡。本文介绍了一种新型的生成式人工智能技术，称为生成式概率规划（GPP）。GPP生成动态供应行动计划，针对不断变化的目标（如最大化利润或服务水平），考虑到时变的概率性需求、交货时间和生产条件，全局优化所有网络节点上的计划时间跨度。GPP利用基于注意力的图神经网络（GNN）、离线深度强化学习（Offline RL）和策略模拟来训练生成策略模型，并通过概率模拟创建最优计划，有效地考虑各种不确定性。我们使用全球消费品公司的历史数据进行实验，证明了GPP可以实现目标可适应、概率韧性和动态规划的供应链网络，从而显著提高企业的绩效和盈利能力。我们的工作在塑造供应链领域内人工智能应用的发展方向方面发挥了关键作用。

本文旨在解决供应链网络规划中传统方法的局限性，提出一种基于生成概率规划的全局优化方案，适用于复杂的供应链网络。

本文提出了一种名为Generative Probabilistic Planning (GPP)的生成式人工智能技术，利用基于注意力机制的图神经网络（GNN）、离线深度强化学习（Offline RL）和策略模拟等方法，通过概率模拟生成动态的供应行动计划，实现全局优化。

本文通过历史数据实验，证明了GPP可以适应不同的目标，并且具有概率鲁棒性和动态规划的特点，从而在企业中实现了性能和利润的显著提升。本文的亮点在于提出了一种新的解决方案，同时使用了多种人工智能技术，并且在实验中取得了良好的效果。

在相关研究方面，最近也有一些类似的工作，如《Deep Reinforcement Learning for Supply Chain Management: A Review of Research》、《A survey of machine learning in supply chain management: Progress and prospects》等。