理性的人们试图在一组可能的选择中做出“最好”的决定。历史上，“最佳”在不同的领域中被定义了不同。在经济学中，在多目标思维可论证地起源的地方，“最佳”指买方和卖方（微观经济学）或政府（宏观经济学），同时优化或平衡若干标准的决策。税收就是一个很好的例子。各种多目标优化算法也是应运而生。

多目标优化是多准则决策的一个领域，它是涉及多个目标函数同时优化的数学问题。多目标优化已经应用于许多科学领域，包括工程、经济和物流，其中需要在两个或多个相互冲突的目标之间进行权衡的情况下作出最优决策。分别涉及两个和三个目标的多目标优化问题的例子有：在购买汽车时降低成本，同时使舒适性最大化；在使车辆的燃料消耗和污染物排放最小化的同时将性能最大化。

对于非平凡多目标优化问题，不存在同时优化每个目标的单个解决方案。在这种情况下，目标函数被说成是冲突的，并且存在一个（可能无限）数量的帕累托最优解。如果目标函数在值上不能改进而不降低其他一些目标值，则解决方案称为非支配、Pareto最优、Pareto有效或非劣解。如果没有额外的主观偏好信息，所有Pareto最优解都被认为是同样好的（因为向量不能完全排序）。研究人员从不同的角度研究多目标优化问题，从而在设置和解决多目标优化问题时存在不同的求解哲学和目标。目标可以是找到帕累托最优解的代表性集合，and/or量化满足不同目标的折衷，and/or找到满足人类决策者decision maker(DM)的主观偏好的单一解决方案。

随着市场和科技的不断变化，企业面临着且益复杂和多样的问题。供应链协同决策是一种集各方资源于一体的决策方式，能够帮助企业提高效率和效益，实现资源优化配置和供应链协同优化。它不仅可以提升企业的生产力和经济效益，还能够改善供应链的协同性和灵活性，增强企业竞争力。

在供应链协同决策中，有多个决策因素需要综合考虑，例如成本控制、风险管理、质量保障等。这些因素的优化有着相互制约的关系，难以单一优化。因此，多目标优化适用于这种多维度的优化问题。

多目标优化可以通过建立模型，通过求解模型得到最优方案。例如，可以通过多目标规划模型，综合考虑供应商的选择、库存管理、运输管理和客户服务等因素，得到合理的供应链协同决策方案。此外，还可以利用智能算法，如遗传算法、粒子群算法、人工神经网络等，进行模型求解，提高决策的精度和效率。

供应链协同决策是实现企业持续发展的关键因素，多目标优化提供了有效的方法和技术支持。在实践中，需要注意平衡不同目标之间的关系，合理综合考虑多个决策因素，提高数据的准确性和完整性。基于多目标优化的供应链协同决策研究，将有助于推进供应链协同的发展和提升企业的综合竞争力。