高端成果系列报道之四十九
Chen S, Chen Y. Designing a resilient supply chain network: A multi-objective data-driven distributionally robust optimization method[J]. Computers & Operations Research, 2025, 173: 106868. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cor.2024.106868
供应链中断的不确定对许多现实问题的决策造成了重大挑战。本文针对中断情境下的弹性供应链网络设计问题，提出了一类新的多目标数据驱动分布鲁棒优化模型，旨在最小化总成本、碳排放和交货时间。在供应链中断的背景下，重要的是产品能够正常供应，满足实际需求。为处理仅有部分概率分布信息的不确定需求，本文使用了数据驱动的Wasserstein-moment非精确集，该集结合了Wasserstein距离和矩信息，并通过鲁棒对等方法将所提出的模型转化为可处理的近似形式。给出了具有Wasserstein-moment非精确机会约束的多目标数据驱动分布鲁棒优化模型最优解的有限样本性能保证。构建了一种加速的分支切割算法来求解多目标数据驱动分布鲁棒优化模型。最后，通过对一个实际案例的研究和关键参数的敏感性分析，提出了一些管理方面的见解。
陈圣洁（学生）为该论文的第一作者，陈艳菊为通讯作者。
《Computers and Operations Research》为中科院二区期刊。