迈向自适应供应链：L-SCOR实施提案

### 迈向自适应供应链：L - SCOR 实施提案 #### 1. L - SCOR：用于自适应供应链的 SCOR 扩展 SCOR 是一种参考模型，它代表了公司的流程流，能够对公司不同的结构和流程进行建模。最新版本的 SCOR（SCOR 12）认为，所有供应链都由以下六个流程组成：计划（Plan）、采购（Source）、制造（Make）、交付（Deliver）、退货（Return）和使能（Enable）。 L - SCOR 是对 SCOR 的扩展，它在这些流程基础上增加了第七个流程“sL Lean”，用于管理供应链流程的自适应方面；同时在其第五个性能属性基础上，增加了第六个属性“适应性（Adaptability）”，并包含八个指标。学习流程一方面包括收集每个流程的状态、每个流程可能的行动以及与每个行动相关的奖励；另一方面还包括为流程执行建立最优策略。 在供应链的第二层，sL 分为五个流程： - “sL1 - 学习计划（Learn Plan）” - “sL2 - 学习采购（Learn Source）” - “sL3 - 学习制造（Learn Make）” - “sL4 - 学习交付（Learn Deliver）” - “sL5 - 学习退货（Learn Return）” 在第三层，上述每个流程又分为四个子流程。例如，“sL1 - 学习计划”描述了为自适应供应链规划制定和建立最优策略的过程，它由以下子流程组成： - “sL1.1 - 识别计划状态（Identify plan states）” - “sL1.2 - 识别计划行动（Identify plan actions）” - “sL1.3 - 识别计划行动的奖励（Identify rewards of planning actions）” - “sL1.4 - 建立并传达计划策略（Establish and communicate plan policy）” 在供应链实时层面，使用业务流程模型和符号（BPMN）作为活动描述语言。对每个活动的执行结果进行控制，若出现异常，活动会调用一个执行 sL 学习流程的 Web 服务。该 Web 服务接收相关活动的执行数据（如前面各层所详述），将活动任务重新表述为代理、状态和行动，并通过 Q - 学习算法返回要执行的最优行为。 #### 2. L - SCOR 实施 ##### 2.1 Q - 学习 Q - 学习是一种无模型的强化学习算法，更符合人类社会的自我学习机制。它通过奖励积极行为和惩罚消极行为来优化长期利益。该算法允许个体为每个策略维护一个 Q 值表，并在每一轮更新该表，最后选择 Q 值最高的策略作为下一轮的策略。 基于马尔可夫决策过程理论，Q - 学习是解决不同复杂条件下代理行动问题的有用且有意义的方法，因为从一个状态转移到另一个状态时能获得折扣后的未来奖励，所以非常可靠。在航空领域、机器人领域等众多领域，都有基于 Q - 学习的解决方案来解决各种问题。 Q - 学习算法的原理如下： - 对于每个代理状态，通过强化现有 q 值来记录导致该状态的行动。从状态 s 通过行动 a 到达状态 s’，记录 q 值。 - 代理从初始状态到目标状态进行多次奖励搜索循环，并在每次通过时强化导致奖励或导致能获得奖励状态的行动的 q 值。 - 最初，代理不知道奖励所在的状态，也不知道行动的到达状态，所以它从随机选择行动开始探索。 - 经过一段时间或达到目标状态后，代理从初始状态重新开始寻找解决方案。在每个循环中，系统的探索行为越来越少，越来越受质量引导。 本工作中 Q - 学习算法使用的参数如下表所示： | 参数 | 值 | | ---- | ---- | | 学习率 | 0.05 | | 折扣因子 | 0.7 | | 初始 Q 值 | 0 | | ϵ 的初始值 | 0.6 | | 衰减率 | 0.005 | ##### 2.2 Web 服务 Web 服务是一种独立于平台的技术，主要用于通过网络连接异构应用程序。它基于标准协议，使提供操作的服务提供者和消费者之间能够进行通信。在现代软件系统工程中，重用和组合第三方 Web 服务已成为提供高质量、功能丰富系统的常见做法。 涉及的不同角色包括服务提供者、服务注册中心和服务请求者，它们之间的各种通信/交互包括发布、发现和绑定操作。在本工作中，W