理性的人們?cè)噲D在一組可能的選擇中做出“最好”的決定。歷史上，“最佳”在不同的領(lǐng)域中被定義了不同。在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，在多目標(biāo)思維可論證地起源的地方，“最佳”指買方和賣方（微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)）或政府（宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)），同時(shí)優(yōu)化或平衡若干標(biāo)準(zhǔn)的決策。稅收就是一個(gè)很好的例子。各種多目標(biāo)優(yōu)化算法也是應(yīng)運(yùn)而生。

多目標(biāo)優(yōu)化是多準(zhǔn)則決策的一個(gè)領(lǐng)域，它是涉及多個(gè)目標(biāo)函數(shù)同時(shí)優(yōu)化的數(shù)學(xué)問題。多目標(biāo)優(yōu)化已經(jīng)應(yīng)用于許多科學(xué)領(lǐng)域，包括工程、經(jīng)濟(jì)和物流，其中需要在兩個(gè)或多個(gè)相互沖突的目標(biāo)之間進(jìn)行權(quán)衡的情況下作出最優(yōu)決策。分別涉及兩個(gè)和三個(gè)目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化問題的例子有：在購買汽車時(shí)降低成本，同時(shí)使舒適性最大化；在使車輛的燃料消耗和污染物排放最小化的同時(shí)將性能最大化。

對(duì)于非平凡多目標(biāo)優(yōu)化問題，不存在同時(shí)優(yōu)化每個(gè)目標(biāo)的單個(gè)解決方案。在這種情況下，目標(biāo)函數(shù)被說成是沖突的，并且存在一個(gè)（可能無限）數(shù)量的帕累托最優(yōu)解。如果目標(biāo)函數(shù)在值上不能改進(jìn)而不降低其他一些目標(biāo)值，則解決方案稱為非支配、Pareto最優(yōu)、Pareto有效或非劣解。如果沒有額外的主觀偏好信息，所有Pareto最優(yōu)解都被認(rèn)為是同樣好的（因?yàn)橄蛄坎荒芡耆判颍?。研究人員從不同的角度研究多目標(biāo)優(yōu)化問題，從而在設(shè)置和解決多目標(biāo)優(yōu)化問題時(shí)存在不同的求解哲學(xué)和目標(biāo)。目標(biāo)可以是找到帕累托最優(yōu)解的代表性集合，and/or量化滿足不同目標(biāo)的折衷，and/or找到滿足人類決策者decision maker(DM)的主觀偏好的單一解決方案。

隨著市場(chǎng)和科技的不斷變化，企業(yè)面臨著且益復(fù)雜和多樣的問題。供應(yīng)鏈協(xié)同決策是一種集各方資源于一體的決策方式，能夠幫助企業(yè)提高效率和效益，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置和供應(yīng)鏈協(xié)同優(yōu)化。它不僅可以提升企業(yè)的生產(chǎn)力和經(jīng)濟(jì)效益，還能夠改善供應(yīng)鏈的協(xié)同性和靈活性，增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

在供應(yīng)鏈協(xié)同決策中，有多個(gè)決策因素需要綜合考慮，例如成本控制、風(fēng)險(xiǎn)管理、質(zhì)量保障等。這些因素的優(yōu)化有著相互制約的關(guān)系，難以單一優(yōu)化。因此，多目標(biāo)優(yōu)化適用于這種多維度的優(yōu)化問題。

多目標(biāo)優(yōu)化可以通過建立模型，通過求解模型得到最優(yōu)方案。例如，可以通過多目標(biāo)規(guī)劃模型，綜合考慮供應(yīng)商的選擇、庫存管理、運(yùn)輸管理和客戶服務(wù)等因素，得到合理的供應(yīng)鏈協(xié)同決策方案。此外，還可以利用智能算法，如遺傳算法、粒子群算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，進(jìn)行模型求解，提高決策的精度和效率。

供應(yīng)鏈協(xié)同決策是實(shí)現(xiàn)企業(yè)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素，多目標(biāo)優(yōu)化提供了有效的方法和技術(shù)支持。在實(shí)踐中，需要注意平衡不同目標(biāo)之間的關(guān)系，合理綜合考慮多個(gè)決策因素，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性?；诙嗄繕?biāo)優(yōu)化的供應(yīng)鏈協(xié)同決策研究，將有助于推進(jìn)供應(yīng)鏈協(xié)同的發(fā)展和提升企業(yè)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力。