基于强化学习的智能物流配送路径规划研究

• 발행기관: ACADEMIC FRONTIERS PUBLISHING GROUP(AFP)
• 저자명: 滕宁宁 孙业伟
• 간행물 정보: 『Journal of Educational Studies (JES)』Vol.2 No.3, 318~321쪽, 전체 4쪽
• 주제분류: 인문학 > 역사학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.03.31

국문 초록

随着电子商务的迅速发展，物流配送需求不断增加，如何优化配送路径、提高物流效率，成为了当前物流行业面临的巨大挑战。智能物流配送路径规划作为其中的关键环节，影响着配送效率和成本控制。近年来，强化学习因其强大的自适应和决策能力，已成为路径规划中的重要方法。通过对环境的交互学习，强化学习能够不断优化路径决策，减少配送时间与成本，具有较强的实际应用价值。文章围绕基于强化学习的智能物流配送路径规划展开，探讨其在实际应用中的重要性、当前的技术现状以及未来的解决对策。通过对现有技术的分析，提出了针对路径规划效率提升的创新性对策，期望为物流行业提供更高效的解决方案。

목차

前言

1 智能物流配送路径规划的重要性

2 当前智能物流配送路径规划技术的现状

3 基于强化学习的智能物流路径规划对策

结语

参考文献

키워드

强化学习 智能物流 路径规划 配送效率 优化策略