基于数字孪生与中智逻辑的食品行业智能供应链多目标优化模型研究

本研究针对食品供应链中因产品易腐性、需求波动性和严格质量要求带来的成本控制、服务水平提升和环境影响最小化等多目标优化难题，提出了一种基于数字孪生（Digital Twin）和中智逻辑（Neutrosophic Logic）的智能供应链多目标优化模型。通过开发混合灰狼-遗传算法（GWGO），有效求解了在不确定环境下的多目标优化问题，实现了总成本降低、服务水平优化和环境影响控制。该研究为食品行业供应链管理提供了实时响应、不确定性建模和可持续决策的创新框架，对提升供应链韧性和智能化水平具有重要意义。

　　

随着全球供应链复杂性的不断增加，食品行业面临着产品易腐性、需求波动性以及严格的质量与安全要求等多重挑战。传统的供应链优化模型往往难以有效处理这些不确定性，尤其是在需要同时优化成本、服务水平和环境影响等多个冲突目标时。数字孪生（Digital Twin）技术作为连接物理世界与数字世界的桥梁，能够通过实时数据同步和虚拟仿真，为供应链管理提供动态监控与决策支持。然而，如何在这种动态环境中准确刻画并处理不确定性，仍是当前研究的难点。

为此，Hamed Nozari等研究人员在《Journal of Intelligent Manufacturing》上发表了一项创新研究，提出了一种基于数字孪生与中智逻辑（Neutrosophic Logic）的多目标数学优化模型，专门针对食品行业的智能供应链设计。该模型不仅整合了数字孪生框架以实现实时数据驱动决策，还引入中智集来处理参数的不确定性——通过真值（T）、 indeterminacy（I）和 falsity（F）三个维度更灵活地描述现实中的模糊与不确定信息。研究同时开发了一种混合灰狼-遗传算法（Grey Wolf-Genetic Algorithm, GWGO），以平衡算法的探索与利用能力，从而高效求解这一复杂优化问题。

在方法上，作者主要采用了数字孪生技术构建供应链虚拟映像，利用中智逻辑对需求、运输成本、生产能力等不确定参数进行建模，并设计了混合元启发式算法（GWGO）进行模型求解。通过设计10个不同规模的示例问题，对模型进行了灵敏度分析与鲁棒性检验。

研究结果显示，所提出的数字孪生中智多目标模型在最小化总成本、最大化服务水平和减少环境影响方面均表现优异。敏感性分析表明，需求波动对总成本影响最大，其次是运输成本。鲁棒性分析进一步验证了模型在不同不确定性情景下均能保持稳定性能。算法比较表明，GWGO在收敛速度和解的质量上均优于传统遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和灰狼优化器（GWO）。

在讨论与结论部分，作者强调该模型为食品供应链在不确定环境下的多目标决策提供了理论支持与实践指南。数字孪生与中智逻辑的结合不仅提升了供应链的实时响应能力，也增强了系统对复杂不确定因素的适应力。尽管模型在计算复杂性和实施基础设施方面存在一定局限，但其在成本优化、服务提升和可持续运营方面的潜力已得到验证。未来研究方向包括将模型扩展至制药、电子等行业，并结合机器学习技术进一步增强预测与动态优化能力。

本研究通过整合数字孪生、中智逻辑与混合优化算法，为食品智能供应链的管理提供了一套创新、可靠且具备实时决策能力的框架，对推动供应链数字化与智能化转型具有重要理论与实用价值。