摘要
战略物流网络管理需要能够预判需求波动与中断不确定性、并在方案实施前评估候选决策的决策支持系统。本文提出了GATrESN——一种基于仿真的预测-处方框架，将回声状态网络、一种固定参数且无自由参数的多头注意力机制，以及基于稳健场景目标的遗传算法耦合为单一决策循环，统一涵盖产能、成本、库存、人力、韧性与供应商冗余等维度。案例研究包含24个站点、16个产品族和640个时间周期的面板数据，共1800个匹配的决策实例。与经过修正、使其评估者的质量阈值对其自身可见的线性规划基准相比，并以实际状态而非预测状态进行评分，该框架将战略得分提升0.0236（95%自助法置信区间为0.0222–0.0250）；相对于原始的、较弱的基准设定，表观优势为0.0596。四个针对同一目标的外部优化器均收敛至相同的运行区间，而将预测核心替换为脊回归读出，事后决策质量仅变化0.0001，这表明优势来源于稳健目标函数本身，而非优化器或预测架构。在闭环滚动时域实验中，决策会改变下一周期的已安装产能、库存与风险状态，该框架的优势扩大至0.0315，并将最差周期的服务水平从0.52提升至0.76。在缺乏与物理系统的自动交互条件下，该实现本质上是一个数字模型；本文规定了闭合该反馈环所需的数据采集方案。
