发布时间：2024-12-27
在当前高度不确定的供应链与物流决策环境中，设施选址优化已成为企业应对市场波动、提高运作韧性和降低成本的核心难题。传统的可靠选址模型往往由于参数不确定性和问题的组合优化特性，难以平衡模型实用性与可计算性：一方面，忽略大部分随机环境的特征而采用过度保守的决策，往往会导致资源浪费与成本上升；另一方面，尝试精确描述复杂随机环境又可能使得算法在中大规模数据场景下计算耗时并难以实际部署。
为解决这一问题，中国人民大学商学院管理科学与工程系助理教授沈浩及其合作者撰写了论文“Data-Driven Reliable Facility Location Design”，并在运营与管理科学领域顶级期刊Management Science上发表。
该论文聚焦“数据驱动可靠选址设计”这一前沿课题，提出了一种全新且高效的智能决策模型来解决上述困境。该模型利用历史观测数据，开发了对随机需求和设施中断事件的新型数据模型。此外，论文所提出的决策方法在求解过程中可以借助混合整数线性规划技术实现模型求解的可扩展性，其计算复杂度不随训练数据规模线性或指数上升，从而为大规模实际问题的求解奠定了基础。
在理论层面，证明了该模型在需求与中断预测及选址决策方面具有良好的泛化表现，即使在数据有限的情况下，也能有效提升决策方案的稳健性与可行性。在实践层面，案例分析显示，该模型在各类测试环境中都具备显著的竞争优势：不仅在确保解决方案稳健、可靠的同时有效控制固定与运营成本，更在计算效率上显著优于已有的复杂分布鲁棒模型。研究成果还进一步讨论了将协变量信息融入建模框架，为应对具有多元驱动因素的复杂供应链场景提供了有力工具。
总而言之，本论文的研究为数据驱动时代的可靠设施选址决策提供了理论基础与实践方法，为企业和决策者在高度不确定的环境中建立灵活、高效且稳健的供应链网络规划提供了新思路和新选择。
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中国人民大学商学院
