基于鲁棒对抗强化学习的多阶段海运供应链智能优化研究

本文创新性地将深度确定性策略梯度（DDPG）与鲁棒对抗深度学习结合，提出RARL算法解决港口多阶段供应链（含海运终端、内陆承运商等）的非线性动态优化问题。通过布朗运动模拟市场扰动，实现97.78%的运营效率，为智能港口（Smart Ports）提供实时决策支持。

　　

亮点

本研究通过整合同步技术与强化学习（RL），为多阶段供应链网络中的港口生产力管理提供了创新策略。港口管理系统因非线性、高耦合性和市场扰动敏感性而面临运营不稳定问题。我们提出四阶段实施框架（终端运营商→内陆承运商→内陆终端→收货方），采用布朗运动刻画市场波动中的随机扰动，并通过非线性数据分析评估港口性能。动态分析表明，港口管理系统呈现强耦合非线性特征且易失稳。

多阶段海运供应链模型

海运集装箱运输涉及物理物流（运输/转运）、交易（合同业务）和治理三层结构（图2）。物理层包含多流程交互，而市场扰动会通过布朗运动影响各层协同效率。

智能港口多流水线系统动态分析

智能港口要求动态调度方法。传统供应链调度基于静态操作设计，而扰动下的港口需实时理解系统机制。我们通过李雅普诺夫指数分析揭示：当扰动强度超过阈值时，集装箱处理量会出现混沌振荡（波动幅度达±77.78%）。

基于鲁棒RL范式的智能港口管理

鲁棒对抗强化学习（RARL）能自适应管理动态港口环境。其核心是双网络架构：演员网络生成操作策略，评论家网络通过奖励机制（与吞吐量波动绑定）评估性能。该框架可抵抗船舶调度突变、需求波动等"对抗性攻击"，相比传统方法提升40.2%决策响应速度。

考虑对抗攻击的智能港口数值模拟

采用主从拓扑同步方案：主模型作为理想操作基准，从模型（受扰动版本）通过RARL动态校准。仿真显示，在20%随机扰动下，DDPG驱动的系统仍保持93.4%同步精度，而传统PID控制仅达67.1%。

结论

研究证实RARL能有效提升多阶段港口供应链的鲁棒性。未来可扩展至冷链物流等对温度敏感的医疗物资运输领域。

（注：翻译部分已去除文献引用标识，专业术语保留英文缩写并采用生命科学领域常用表述，如"鲁棒性"对应"robustness"）