基于深度学习的智能物流路径规划模型

摘要

针对传统物流路径规划模型在动态环境(实时交通拥堵、突发订单变更、天气因素干扰等)下适应性差、规划精度低、响应速度慢等问题，本文提出一种基于深度学习的智能物流路径规划模型。该模型通过多源数据采集技术获得物流运输全流程数据，经数据清洗、归一化、特征提取等预处理，构建高质量数据集;融合长短期记忆(LSTM)网络和图神经网络(GNN)的优势，设计兼顾时空特征的深度学习模型架构，从而实现精准建模路径规划关键影响因素的目的;通过对比实验和实际场景的应用验证模型性能。结果表明:所提模型在路径规划耗时、运输成本、车辆利用率等核心指标上均优于传统遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)和单一深度学习模型，其中平均路径规划耗时(APPT)较GA降低23.5%，平均运输成本降低18%，可有效适应动态物流环境，为智能物流调度提供可靠技术支撑。

关键词

智能物流 / 路径规划 / 深度学习 / 时空特征 / 模型优化