用不确定性强化学习把供应链决策做“稳”：UAMDP启示录

12月的旺季冲量，供应链最怕的不是“忙”，而是忙中出错：预测偏一点，补货就多一仓；运输晚一小时，履约就掉一截；一旦叠加天气、促销、上游停工这类“结构性不确定性”，很多所谓“智能优化”会变成“智能冒险”。

我一直觉得，物流与供应链里的AI真正难点不是算得快，而是在不确定里仍然做出可控的选择。最近一篇研究提出了一个很有代表性的框架：UAMDP（Uncertainty-Aware Markov Decision Process，不确定性感知马尔可夫决策过程）。它把三件事串成闭环：概率预测（Bayesian forecasting）+ 基于后验的不确定性探索（Thompson sampling）+ 风险约束规划（CVaR）。

论文实验主要在高频交易与零售库存上，但对“人工智能在物流与供应链”这个主题来说，它更像一份可落地的路线图：预测不只给单点值，而是给分布；决策不只追求平均收益，还要把最坏情况纳入约束；系统不只离线训练，更要在线更新信念。

1）供应链AI为什么常常“算得对、做得险”？

核心原因：大多数优化把不确定性当噪声，而供应链的不确定性经常是结构性的。

在真实业务里，需求波动不是均匀随机的。比如：

• 促销带来的需求“阶跃”，不是平滑波动
• 新品冷启动导致数据分布变化（概念漂移）
• 港口拥堵、极端天气、临时管控让到货周期变成“长尾分布”

传统做法往往是：先用点预测（比如未来7天销量一个数字），再把这个数字丢给补货/调拨/排产优化。结果是预测误差被优化器放大：

• 点预测偏低 → 缺货率上升、加急运输成本飙升
• 点预测偏高 → 库存积压、仓容与资金占用增加

UAMDP给的启发很直接：

“不确定性不是预测的副产品，而是决策的输入。”

2）UAMDP做对了哪三件事：把预测、探索、风控连成闭环

一句话：用概率分布描述未来，用后验采样决定怎么试，用CVaR规定‘最多能冒多大险’。

2.1 概率预测：不再只报一个数，而是报“可能性地图”

UAMDP强调概率预测（probabilistic forecasts），用贝叶斯视角持续更新对系统动态的信念。放到供应链里，你可以把它理解成：

• 需求预测输出的不只是均值，还包括分位数/置信区间/分布形状
• 到货周期不只给ETA，而是给“到达时间分布”（早到/准到/晚到概率）

论文在长周期预测上给出明确收益：RMSE最多下降25%，sMAPE最多下降32%。这类提升在供应链语境下往往意味着更少的“救火动作”：少一次临时插单、少一次跨仓调拨，都是真金白银。

2.2 Thompson采样式探索：让系统“试错”更像有计划的试验

很多企业对强化学习的顾虑是：线上探索会不会把业务搞崩？

UAMDP的思路更接近“可解释的试验设计”：它从当前后验分布中采样一个可能的世界（即一组可能的需求/交期/约束动态），然后在这个世界里做规划。下一轮再更新信念。

放在物流与供应链中，这种探索更像：

• 在不确定最大、但代价可控的SKU/区域做策略试验（比如新补货规则）
• 对新承运商/新路线进行“小流量验证”，而不是一上来全量切换

关键点在于：探索不是随机的，而是由不确定性驱动。

2.3 CVaR风险约束：把“最坏的那一段”写进KPI

供应链决策很少只看期望值。业务更关心的是：

• 最差10%的天里，缺货会不会爆？
• 最差5%的周里，履约会不会塌？
• 最差1%的峰值里，仓库会不会堵到瘫？

UAMDP用的是**CVaR（条件风险价值）**约束：关注损失分布尾部的平均损失，也就是“坏到一定程度之后，还会有多坏”。

把它翻译成供应链语言：

• 不只最大化平均利润/平均服务水平
• 还要约束“极端情况下”的损失不超过业务容忍线

论文在交易场景里体现得很直观：Sharpe从1.54提升到1.74，同时最大回撤接近减半。供应链里对应的叙事就是：绩效更稳、波动更小、意外更少。

3）落到物流与供应链：UAMDP能解决哪些“硬问题”？

答案很明确：凡是“需要连续决策 + 有预测输入 + 有风险底线”的场景，都适合。

3.1 需求预测驱动的补货：从“算一单”变成“管一段风险”

零售库存控制是论文实验场之一，这和供应链补货几乎是同一类问题。

用UAMDP思路改造补货系统，可以把目标从“减少平均缺货/平均库存”升级为：

• 约束CVaR：最差10%时段的缺货成本不得超过X
• 策略自动选择：面对高不确定SKU，优先采用更保守的补货；面对低不确定SKU，提高周转

实际操作上，我建议先从两类SKU试点：

• 高毛利、缺货代价高（CVaR约束价值大）
• 波动大、生命周期短（概率预测价值大）

3.2 干线+末端运输调度：把“晚到概率”变成调度变量

运输计划常见误区是把ETA当确定值。结果在旺季或极端天气下，整个网络像多米诺骨牌。

如果你把到达时间建成分布，就能做风险约束调度：

• 让某些关键节点的晚到CVaR不超过阈值
• 把运力预留（buffer capacity）当成“风险预算”来用

这比“平均成本最低”更贴近业务真实KPI：不爆仓、不爆单、不卡站。

3.3 仓内自动化与拣选波次：让系统知道“自己也会不确定”

仓内的波动来自人效波动、设备故障、拥堵、临时插单。UAMDP的闭环思想很适合做：

• 动态波次策略（何时合并、何时拆分）
• AMR/叉车调度（路径与任务分配）
• 在CVaR约束下控制拥堵风险（比如最差5%时段的队列长度）

这里的关键不是把RL当“黑盒智能”，而是把它当成在线更新的控制器：它会承认不确定、利用不确定，并且被风险约束住。

4）怎么在企业里落地：一条更现实的实施路径

落地不是“先上强化学习”，而是先把数据与风险口径统一，再把闭环跑起来。

4.1 先补齐两类数据：分布与尾部

很多公司数据仓库只够做均值预测，缺少刻画尾部风险的数据口径。建议优先补齐：

• 需求与交期的分位数标签（P50、P90、P95等）
• 关键损失函数：缺货损失、超储损失、加急成本、违约罚金、履约SLA损失

CVaR不是抽象数学，它需要你明确“坏”的定义。

4.2 从“影子模式”开始：先不接管决策，只做对照

我更推荐的上线方式是：

1. 现有系统继续出策略（基线）
2. UAMDP并行出策略（影子）
3. 每天对比：服务水平、成本、波动、尾部事件
4. 通过小流量灰度，把风险预算逐步交给新系统

这样既能满足业务稳态要求，也能让算法团队拿到可解释的收益证据。

4.3 明确三条“安全护栏”

要把风险约束真正落地，我会强制写进系统三条护栏：

• 风险阈值：例如“缺货成本CVaR(90%) ≤ X”
• 策略边界：订货量/运力调度的上下限
• 回滚机制：异常检测触发一键回到保守策略

强化学习可以在线学习，但生产系统必须可控。

5）常见疑问：这套思路会不会太“学术”？

不会。难点不在算法名称，而在你是否愿意把不确定性当成一等公民。

• “我们已经有预测了，还需要概率预测吗？”

  • 需要。点预测只能告诉你“最可能”，概率预测才能告诉你“有多不稳”。供应链多数事故都发生在尾部。

• “CVaR会不会让策略过于保守？”

  • 不会，只要风险阈值设得合理。CVaR本质是把风险当预算：你可以选择冒险，但必须付账。

• “线上更新会不会引入不稳定？”

  • 只要有影子模式、灰度、回滚机制，线上更新反而更稳，因为系统能更快适应结构变化。

结尾：更“聪明”的供应链，不是更敢赌，而是更会管不确定性

UAMDP最值得供应链团队借鉴的点，不是某个模型结构，而是它把三件事绑在一起：概率预测要可校准、探索要对准不确定性、决策要受风险约束。这恰好对应物流与供应链的真实诉求：稳住服务水平，压住尾部成本，把旺季从“赌运气”变成“有把握”。

如果你正在做需求预测、库存优化、运输调度或仓内自动化，下一步建议不是再加一层更复杂的深度模型，而是先问一句：我们的系统，能不能把“最坏那10%”也管住？