面向高频供应链弹性配置的量子启发NSGA-III-BERT混合决策引擎：设计、仿真与工程框架

《Scientific Reports》：Quantum-inspired NSGA-III-BERT hybrid decision engine for high-frequency supply chain resilience configuration: design, simulation and engineering framework

　　

摘要

高频供应链中断需要能够结合多目标搜索与政策文本约束的决策方法，然而混合系统往往缺乏足够精确的数学与证据边界描述。本研究提出了一种经典计算的量子启发式NSGA-III-BERT决策引擎，包含三个可分离组件：概率种群搜索、策略感知的动态参考点调整以及边缘-云部署层。该稳健化建模框架在第一阶段固定二元路径激活决策，并将仿射 recourse 限制于连续流量、库存和储备容量变量。在报告的30次运行摘要中，所提方法获得了HV = 0.947（SD = 0.012）和IGD = 0.082（SD = 0.007），同时实现了成本降低19.7%（SD = 0.7%）和碳排放降低24.5%（SD = 0.9%）。由于存档包未保留配对的运行级输出，推断性比较以经过Holm校正的汇总统计量Welch检验形式报告，而非重建的配对检验。试点企业观察结果被解释为描述性部署证据，而非因果估计。因此，本研究贡献了一种明确的算法、一个数学一致的 recourse 模型，以及对实证结果的证据边界限定解释。