强化学习（Reinforcement Learning, RL）正在重塑物流行业的运作方式。通过算法模拟决策过程，企业能实现仓储优化、路径规划和动态调度的智能化升级。
📌 核心应用场景
- 动态路径优化：RL模型实时分析路况与订单数据，将配送效率提升30%+
- 仓储机器人调度：多智能体RL系统可协调AGV完成复杂货品搬运
- 库存预测系统：深度Q网络（DQN）实现需求波动下的精准补货
📚 扩展阅读
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⚠️ 技术挑战
- 状态空间的高维度性
- 奖励函数设计的复杂性
- 实时数据处理压力
"物流的智能化不是选择题，而是必答题" —— 2023全球物流技术峰会