【摘 要】
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针对物流配送过程,传统路径优化算法对交通拥堵、天气状况、环境因素不敏感,导致车辆在物流配送中效率低下、意外状况多的问题,提出基于深度学习的物流配送路径优化算法。首
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针对物流配送过程,传统路径优化算法对交通拥堵、天气状况、环境因素不敏感,导致车辆在物流配送中效率低下、意外状况多的问题,提出基于深度学习的物流配送路径优化算法。首先构建基于自编码网络的模型,依据样本数据对模型进行训练,预测路段代价值ω,然后与城市干道网络相结合,建立带权重交通网络。最后,通过与禁忌搜索物流配送路径优化算法对比实验,该算法在实际配送中配送速度、物流成本与经济效益明显优于禁忌搜索路径优化算法。因此,该算法是物流配送路径优化的一种有效方法。
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