偏好引导扩散：让供应链多目标优化更可控、更均衡

双12、黑五、圣诞季刚过，很多物流团队都会复盘同一个“老问题”：为什么我们把成本压下去了，时效却崩了；把时效拉回来，碳排和加班又爆了。现实里的供应链决策从来不是单目标——它是典型的多目标博弈：成本、时效、服务水平、库存周转、碳排放、风险暴露……每个都重要。

多数公司在做多目标优化时，容易卡在两件事上：一是数据来自历史运营（不能随便试错），二是最优解不是一个点，而是一条“帕累托前沿”。更麻烦的是，业务偏好会变：旺季时宁可加钱保时效，淡季则更看重成本；跨境遇到口岸拥堵时，风险权重突然上升。

NeurIPS 2025 接收的一项研究提出了一个我认为很适合“人工智能在物流与供应链”场景的思路：用“偏好模型”去引导扩散模型（diffusion），在离线数据上生成一组分布均匀、可按偏好调整的帕累托解。这不只是学术概念，放进科研与创新平台（我们系列的主线）里，它代表一种更工程化的能力：在不做危险线上试验的前提下，把“人类偏好”写进生成式优化系统。

多目标离线优化：供应链真正的痛点在哪

多目标离线优化的关键矛盾是：你要“更优”，但你只能从历史数据里学；你要“兼顾”，但你又希望结果可控且多样。

为什么离线（Offline）对物流更真实

在物流和供应链里，很多决策不能在线试错：

• 干线网络调整、仓网选址、补货策略变更，试错成本高且周期长
• 价格、时效承诺一旦给出，违约成本直接体现在赔付与口碑
• 跨境清关、口岸策略受政策与不确定性影响，探索空间有限

所以大家常用的是：历史订单与履约数据 + 仿真或代理模型（surrogate）+ 规则约束。问题是：代理模型容易带偏，且输出往往集中在“看起来安全”的区域，缺少对未见区域的有效探索。

多目标的“正确解”不是一个点

多目标优化的标准答案是帕累托前沿：在不损害某个目标的前提下无法提升另一个目标的一组解。落到业务语言，就是你想要一张“菜单”：

• 方案A：成本最低，但时效一般
• 方案B：时效更好，成本略高
• 方案C：碳排更低，但需要更高的库存缓冲

关键是：这张菜单要覆盖均匀，而不是堆在同一个偏好附近。

论文核心思路：用“偏好分类器”引导扩散模型生成帕累托解

这项研究提出的主线很清晰：

用扩散模型负责“生成设计”（候选方案），用偏好模型负责“告诉它往哪里走”。

扩散模型擅长从噪声逐步生成高质量样本；分类器引导（classifier guidance）则是在生成过程中加入“方向感”。这里的方向感不是单一目标打分，而是一个更贴近多目标语境的偏好判断。

偏好模型学的不是绝对分数，而是“谁支配谁”

论文里的偏好模型预测的是：给定两个设计（方案）x 与 y，x 是否在帕累托意义上支配 y（dominates）。这非常适合供应链：

• 我们不一定知道“综合评分是多少分”
• 但我们通常能判断“这个方案在成本和时效上都不差于另一个方案，且至少一项更好”

把“偏好”建模成这种二元关系，有两个好处：

1. 更稳健：减少不同目标尺度不一致带来的加权麻烦
2. 更贴近业务决策：很多时候业务方讨论的就是“方案A是不是全面更划算”

为什么它有机会生成“数据之外”的好方案

论文强调偏好模型具有一定的分布外泛化能力，从而能引导扩散模型去数据集未覆盖的区域寻找帕累托解。

放在供应链里，这一点很关键：历史数据往往来自旧网络、旧承运商结构、旧促销节奏。你希望 AI 能给出“以前没跑过但可行”的组合，比如：

• 新的分拨路径组合
• 新的库存分配方案
• 新的跨境口岸与运输方式搭配

当然，我的态度也很明确：分布外探索必须有护栏。真正落地时要加硬约束（合规、容量、时窗）与可行性校验（仿真/规则/审核），否则“看起来很优”的解可能不可执行。

“多样性偏好”是亮点：别只要最优，还要分布均匀

多目标生成式方法常见一个问题：模型学会了“讨好某一段前沿”，输出很集中。论文提出的“多样性增强偏好引导”把两类偏好合在一起：

• 帕累托支配偏好：更优
• 多样性偏好：更分散、更覆盖

在物流场景，多样性不是锦上添花，而是刚需

业务偏好会变，而且变得很快。多样性带来的价值是：

• 旺季临近（比如春节前 2-3 周），你突然要把时效权重拉满
• 碳核算上线，你要快速切换到低碳优先
• 某区域临时封控/拥堵，你要以风险为先

如果你的候选方案“只覆盖一种风格”，偏好变化时你只能重跑优化、重训模型，节奏跟不上。一组均匀覆盖的帕累托解，意味着你更像是在“挑方案”，而不是“赌模型”。

可摘抄的一句话

多目标优化的产物不是一个答案，而是一张可随偏好切换的方案清单。

怎么把它用在供应链：3个具体落地路径

把论文思路迁移到供应链，我建议按“离线数据—偏好定义—可行性护栏”三步走。

1）运输路径与运力分配：成本、时效、准点率、碳排一起算

答案先给：偏好引导扩散适合生成大量可行候选，再用仿真/约束筛选落地。

你可以把一个“设计”定义为：线路选择 + 承运商分配 + 发运频次 + 时窗策略。目标包括：

• 总成本（干线+支线+操作）
• 平均时效与P95时效
• 准点率（OTD）
• 碳排（按里程与载重估算）

偏好模型训练用历史方案对比：例如同一线路的两种分配策略，谁在多数目标上更优。扩散模型负责生成新的组合，偏好引导把它推向帕累托前沿，并用多样性机制保证覆盖。

2）库存与补货：服务水平 vs 资金占用 vs 缺货风险

答案先给：当你不想用一个固定加权把所有目标揉成“单分数”，这种方法更顺手。

把“设计”定义为：安全库存、订货点、补货频率、区域仓分配。目标包括：

• 缺货率/服务水平
• 平均库存与资金占用
• 报废与周转天数
• 供应不确定性下的风险指标

很多企业过去用“缺货成本 + 库存成本”的加权，但权重经常争不清。偏好模型让讨论更自然：方案A是否在服务水平不差的情况下，库存更低？ 这种“支配”更符合业务评审语言。

3）跨境与多节点网络：合规、关务时效、波动风险

答案先给：最适合用“硬约束 + 偏好引导”的组合，先保可行，再追最优。

跨境的可行性约束很多：口岸能力、航班/班列频次、合规限制、禁运品类。实践里建议：

• 扩散生成阶段先在参数化空间里生成候选
• 通过规则/约束过滤不可行解
• 再用偏好模型排序与引导下一轮生成

这样做的好处是：生成式模型的探索能力能被“工程护栏”驯服，既敢走出历史数据，又不至于离谱。

落地常见问题（团队最关心的3个）

Q1：没有成对偏好数据怎么办？

可以从历史方案里自动构造：同一时期、相近约束下的不同策略对比，基于目标值计算“是否支配”。业务专家也可以只标注少量关键对比，用于校正模型在边界区域的判断。

Q2：扩散模型会不会生成不可执行方案？

会，所以要把可行性当成系统一等公民：

• 用硬约束过滤（容量、时窗、禁运、预算上限）
• 用仿真/离线回放做二次验证
• 对高风险方案设置人工审批阈值

Q3：它和传统代理模型优化是什么关系？

我的建议是“不是二选一”。代理模型擅长快速评估，扩散+偏好擅长产生多样候选。实践中常见的组合是：

1. 生成式模型给出一批帕累托候选
2. 代理模型/仿真做精评
3. 业务偏好选择最终方案，形成闭环数据

写给科研与创新平台团队：把“偏好”产品化

作为“人工智能在科研与创新平台”系列的一部分，我更关心它能否产品化：

• 把偏好从“会议里争论的权重”变成“可训练、可迭代的模型”
• 把优化从“输出一个最优点”变成“输出一组可解释、可切换的帕累托方案”
• 把探索从“线上试错”变成“离线生成 + 可行性护栏 + 小步验证”

如果你正在做智能仓网、智能路由、库存决策中台，我建议从一个小而清晰的试点开始：选 2-4 个目标、固定约束、建立可重复的离线评估，然后再逐步扩到跨区域、跨业务线。

当偏好能被学习，供应链优化就不再只能“算出一个答案”，而是能持续产出一张可用的决策空间。

下一步你可以思考：在你的供应链里，哪些偏好变化最频繁、代价最高？如果先把这部分偏好模型化，你的决策速度能提升多少？