【摘 要】供应链网络通过需求和供应关系将各个成员连接起来，方便成员之间进行协调与合作，这在全球化竞争环境下显得尤为重要。对供应链网络结构进行优化改进能够缩小企业运营成本、提高企业收益，提升客户满意度，进而提高企业的竞争力。首先，通过分析供应链网络中的优化问题，从建模特征、决策变量类型和场景特征等不同角度对该问题进行分类，从而更清晰地介绍现有供应链网络研究工作中涉及的优化问题。然后，介绍并分析了遗传算法、蚁群优化算法和粒子群优化算法3种常用的智能优化算法及其在供应链网络优化问题中的应用情况。最后，对供应链网络优化问题的未来研究方向进行了展望。
【关键词】供应链网络 ; 优化问题 ; 智能优化算法
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产品从上游的供应商经过生产、制造、运输等环节到下游的终端客户手中，整个流程中的所有参与成员以及涉及的信息、资金和产品的流动组成了供应链网络。整合后的供应链网络增加了各个成员的交互，更方便供应链管理者对资源的协调利用，从而对整个网络系统进行统筹规划。2017年，国务院办公厅发布《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》，加快了我国研究学者在供应链领域的研究进展。在供应链网络的实际应用中，学者可以通过数学建模、仿真模拟、数据驱动、博弈模型等多种方法实现对问题的求解。本文则重点关注通过数学建模构造出多种供应链网络优化问题模型，进而采用智能优化算法求解。首先，本文介绍了优化问题的通用数学模型及其分类。其次，本文从3个角度对供应链网络中的优化问题进行归类，包括建模特征、决策变量类型和场景特征。同时，本文介绍并分析了目前常用的3种智能优化算法在供应链网络优化问题中的应用研究现状，包括遗传算法（genetic algorithm，GA）、蚁群优化（ant colony optimization&