理性的人們試圖在一組可能的選擇中做出“最好”的決定。歷史上，“最佳”在不同的領域中被定義了不同。在經濟學中，在多目標思維可論證地起源的地方，“最佳”指買方和賣方（微觀經濟學）或政府（宏觀經濟學），同時優(yōu)化或平衡若干標準的決策。稅收就是一個很好的例子。各種多目標優(yōu)化算法也是應運而生。

多目標優(yōu)化是多準則決策的一個領域，它是涉及多個目標函數(shù)同時優(yōu)化的數(shù)學問題。多目標優(yōu)化已經應用于許多科學領域，包括工程、經濟和物流，其中需要在兩個或多個相互沖突的目標之間進行權衡的情況下作出最優(yōu)決策。分別涉及兩個和三個目標的多目標優(yōu)化問題的例子有：在購買汽車時降低成本，同時使舒適性最大化；在使車輛的燃料消耗和污染物排放最小化的同時將性能最大化。

對于非平凡多目標優(yōu)化問題，不存在同時優(yōu)化每個目標的單個解決方案。在這種情況下，目標函數(shù)被說成是沖突的，并且存在一個（可能無限）數(shù)量的帕累托最優(yōu)解。如果目標函數(shù)在值上不能改進而不降低其他一些目標值，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)解都被認為是同樣好的（因為向量不能完全排序）。研究人員從不同的角度研究多目標優(yōu)化問題，從而在設置和解決多目標優(yōu)化問題時存在不同的求解哲學和目標。目標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。

隨著市場和科技的不斷變化，企業(yè)面臨著且益復雜和多樣的問題。供應鏈協(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，實現(xiàn)資源優(yōu)化配置和供應鏈協(xié)同優(yōu)化。它不僅可以提升企業(yè)的生產力和經濟效益，還能夠改善供應鏈的協(xié)同性和靈活性，增強企業(yè)競爭力。

在供應鏈協(xié)同決策中，有多個決策因素需要綜合考慮，例如成本控制、風險管理、質量保障等。這些因素的優(yōu)化有著相互制約的關系，難以單一優(yōu)化。因此，多目標優(yōu)化適用于這種多維度的優(yōu)化問題。

多目標優(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，可以通過多目標規(guī)劃模型，綜合考慮供應商的選擇、庫存管理、運輸管理和客戶服務等因素，得到合理的供應鏈協(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、人工神經網絡等，進行模型求解，提高決策的精度和效率。

供應鏈協(xié)同決策是實現(xiàn)企業(yè)持續(xù)發(fā)展的關鍵因素，多目標優(yōu)化提供了有效的方法和技術支持。在實踐中，需要注意平衡不同目標之間的關系，合理綜合考慮多個決策因素，提高數(shù)據(jù)的準確性和完整性?；诙嗄繕藘?yōu)化的供應鏈協(xié)同決策研究，將有助于推進供應鏈協(xié)同的發(fā)展和提升企業(yè)的綜合競爭力。