基于人工智能技术的物流路径优化：应用挑战、行业实践与应用策略

Please wait a minute...

下载:

PDF (700KB)
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要物流路径优化旨在通过合理规划运输路线，以降低物流成本、提高运输效率、提升客户满意度。鉴于传统路径规划方法因计算复杂度高、缺乏动态适应性等局限性，难以满足现代物流需求的问题，总结了人工智能技术在物流路径优化中的应用，分析了机器学习、深度学习、强化学习在优化路径选择、图像与数据处理、智能决策支持、动态路径调整、自适应优化等应用场景中的具体作用，并探讨了人工智能技术在国内外典型企业中的实际应用效果。针对人工智能技术在物流路径优化中面临的数据准确性、实时性、算法复杂性、人才短缺、应用成本等方面的挑战，给出了提升数据质量、优化算法、加强人才培养、降低成本等应对策略。最后指出，未来人工智能技术将与5G、物联网等新兴技术深度融合，推动物流路径优化向更智能、更高效、更绿色的方向发展。

	服务
	把本文推荐给朋友
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	（）
	作者相关文章

关键词: 人工智能技术物流路径优化智能物流

出版日期: 2025-01-15 发布日期: 2025-03-05 整期出版日期: 2025-01-15

引用本文:

张军锋. 基于人工智能技术的物流路径优化：应用挑战、行业实践与应用策略[J]. 物流技术, 2025, 44(01): 61-.

链接本文:

http://www.logisticstech.com/CN/ 或 http://www.logisticstech.com/CN/Y2025/V44/I01/61

[1]	陶旺泽. 基于智能物流视角下A仓储布局规划[J]. 物流技术, 2021, 40(7): 78-.
[2]	SAE LEE CHAIYACHET. 大数据时代对社区物流发展的影响[J]. 物流技术, 2021, 40(6): 138-.
[3]	徐晓璇. 中美物流机器人产业发展比较研究及启示[J]. 物流技术, 2021, 40(4): 18-.
[4]	李昭, 马克欣, 雷志颖, 张耀艺, 耿宇航, 王伟. 印刷电子在智能物流包装中的应用[J]. 物流技术, 2021, 40(12): 123-.

[1]	任腾, 陈洁, 曹博雄, 肖雄鑫, 罗西萌. 考虑策略型消费者的BOPS定价决策研究 [J]. , 2024, 43(12): 29 .
[2]	沈建男, 宛佳琪. 网络零售下销售努力对电商平台与制造商合作合同选择的影响 [J]. , 2024, 43(12): 45 .
[3]	王利莎, 刘海栋. 新质生产力赋能物流业智慧化升级的演化分析 [J]. , 2025, 44(01): 49 .
[4]	刘迪. 物流业与制造业融合发展的演化机理与提升对策 [J]. , 2025, 44(01): 85 .
[5]	陈金亮, 王玉. 可供性视角下数字技术采纳对供应链创新的影响研究 [J]. , 2025, 44(03): 1 .

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed