В статье рассматривается применение искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации распределения ресурсов и нагрузки в цепях поставок. В работе проведен анализ существующих методов, сфокусированных на задачах оптимизации, основной акцент сделан на алгоритмах искусственного интеллекта. Были описаны и проанализированы генетические алгоритмы, муравьиные алгоритмы и алгоритмы имитации отжига. Результаты анализа показали, что генетические алгоритмы обладают способностью находить глобальные оптимальные решения, однако их использование требует больших вычислительных ресурсов и времени. Муравьиные алгоритмы, в свою очередь, эффективно решают задачу нахождения локальных оптимумов, при этом обладая низкой вычислительной сложностью. Алгоритмы имитации отжига позволяют быстро находить решения, однако они сопровождаются вероятностью попадания в локальные минимумы. Данная статья показывает, насколько применение алгоритмов искусственного интеллекта позволяет улучшить решение задач оптимизации в цепях поставок.