优化方法有很多，但并不是每种方法都要采用一定的技术。在规定时间内不能得到最优方案的情况下，可以采用遗传算法。遗传算法容易实施、计算简单，但得出的方案不一定最优，有时甚至不存在。优化时运用遗传算法的原理会得到较优的方案。下面是一些常用的优化方法：
基于规则的系统
它不是优化工具,但是广泛应用于控制系统中。基于规则的系统能控制几百甚至几千个规则。规则系统与规则之间的相互关系非常复杂。如果系统改变而规则没有改变，系统不能保证所求出的解最优。基于规则的系统有神经元、ILOG等。
线性规划
这种方法最好，是应用最广泛的优化工具，通常用于资源分配问题中。任何有决策变量、线性目标函数和线性约束条件的问题都属于线性规划。
约束传播
受约束条件的影响，每一约束都有一定的变量范围。变量域的减少会引起与约束条件相关的变量数目减少。此法在大网络约束条件时尤其有效。
遗传算法
通过改进已有的解找出最优解。尽管为了得到最优解遗传算法要做很多次叠代，然而它求解过程简单，运行速度很快。此类优化方法特别适合那些约束条件和目标函数比较复杂的问题，如非线性函数。
优化供应链的“ABC”方法
优化供应链与管理供应链不同，管理供应链重点在于控制供应链的各个元素，而优化供应链则是要去除供应链流程中的非增值环节。那些原本构成组织要素的流程步骤，现在或许正是限制该组织效率和能力的桎梏。
要达到构建优化供应链的目标,单指望最新的软硬件技术或电子商务工具是不行的，有效的方法只能是在结合了电子商务工具和先进管理思想的商业流程中找到。这种流程、工具和管理的融合，通过应用行之有效的优化模型而得以最佳地管理、均衡和监控。采用优化供应链的“ABC”方法来设计和改进流程,是模型和新技术取得成功的关键。
优化供应链的“ABC”方法：即确定一个组织当前的(As-is)供应链状况，生成该组织期望的(to-Be)或优化了的供应链类型，并在优化过程中注人协作(Collaborative)这一关键的成功因素。
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