人工智能驱动下智慧物流配送路径优化研究

摘要

在电商与即时配送行业高速发展的背景下，传统物流配送路径规划依赖人工经验与静态算法，难以应对订
单激增、路况动态变化、多约束耦合等复杂场景，成为制约行业降本增效的关键瓶颈。人工智能技术凭借大数据处
理、动态感知与智能决策能力，为物流配送路径优化提供了全新技术路径。本文围绕AI驱动的智慧物流配送路径优
化展开研究，分析传统配送模式的核心痛点，梳理遗传算法、强化学习、图神经网络等AI技术的应用原理与方法，
探讨动态路径优化、多目标协同调度、全局资源配置的实现路径，结合实际案例分析应用成效，并针对当前技术瓶
颈与未来发展趋势进行总结。研究表明，人工智能可显著提升配送效率、降低运输成本、提高服务质量，推动物流
配送从经验驱动向数据智能驱动转型。