引言

随着物联网技术的快速发展，智能物流系统通过实时数据采集、动态路径优化和协同资源调度，显著提升了运输效率并降低了成本。路径规划作为物流系统的核心环节，其算法设计直接影响运输时效性、能耗和资源利用率。本文结合物联网技术特性，系统分析当前主流的路径规划算法及其优化方向，探讨其在动态环境下的应用与挑战。

一、物联网技术对路径规划的支持

物联网通过多维度数据感知与传输，为路径规划提供了实时动态信息基础，主要体现在以下三方面：

1. 实时数据采集与处理

物流车辆通过GPS、速度传感器、RFID等设备实时获取位置、路况、货品状态等数据，并传输至云端平台。例如，广东优可达物流提出的协同调度系统通过整合车辆位置、任务状态等信息，实现全局资源优化配置。此外，基于卡尔曼滤波的传感器数据融合技术可动态调整权重，提升定位精度至厘米级，为路径规划提供可靠输入。

2. 动态环境建模

传统静态路径规划无法应对交通拥堵、天气变化等动态因素。时间依赖网络模型（TDN）通过引入时间维度，将路段代价建模为时变函数，例如广西大学提出的SWPL算法结合预测精度参数，动态调整路径选择策略，有效降低因预测误差导致的规划失效。

3. 协同决策与资源共享

联邦学习技术允许分布式客户端在不共享原始数据的情况下协同训练模型，解决物流节点数据异构性问题。安徽工业大学提出的pFedCal算法通过梯度校准策略，在保护隐私的同时提升模型公平性，适用于多企业协同的路径规划场景 

二、路径规划算法的分类与优化

1. 经典算法的改进

（1）双向搜索优化Dijkstra算法

传统Dijkstra算法的时间复杂度为O(n²)，难以应对大规模路网。改进的双向搜索算法从起点和终点同步扩展搜索范围，通过投影距离判断相遇条件，减少节点遍历量50%以上。实验表明，该算法在长春市区路网中将搜索时间从3.2秒缩短至1.5秒，显著提升实时性。

（2）时间依赖网络模型（TDN）

针对交通流量的时变性，TDN模型将路段通行时间分段量化。杨俊瑶等提出的SWPL算法结合逐步规划策略，在预测精度低时动态调整路径，实验显示其在高/低预知场景下的平均延误分别降低18%和12%。

2. 智能优化算法

（1）遗传算法（GA）

遗传算法通过编码、选择、交叉和变异操作全局寻优。江苏铨铨信息提出的方法将物流节点编码为二进制串，以运输成本为适应度函数，动态调整交叉概率（0.6-0.8）和变异概率（0.01-0.1），在节点增减时快速生成新路径，计算效率提升30%。

（2）混合萤火虫-斑点鬣狗算法（HFSHO）

吉达大学开发的HFSHO算法融合萤火虫的全局搜索与斑点鬣狗的局部开发能力。在ZDT函数测试中，其最小路径距离为546单位，较蚁群算法（ACO）和布谷鸟算法（CSA）分别降低22%和15%，适用于复杂路网的多目标优化。

3. 分布式与协同算法

（1）联邦学习驱动的路径规划

安徽工业大学团队提出的FedPMP算法将模型分为全局共享层与本地个性化层，通过特征相关性聚合策略，在人类活动识别任务中准确率提升5%，客户端间方差降低40%，为跨区域物流协作提供新思路。

（2）数字孪生与动态调节

基于数字孪生的物料传输系统通过仿真模型预演路径方案，结合实时传感器数据动态调整速度与路线。嘉兴某企业的案例显示，该系统将异常响应时间从15分钟缩短至3分钟，故障概率下降28%。

三、关键技术挑战与未来方向

1. 实时性与计算复杂度的平衡

动态路径规划需在毫秒级响应与高精度间取得平衡。双向搜索算法通过邻接表存储降低空间复杂度，而HFSHO等元启发式算法需进一步优化并行计算架构。

2. 多目标优化与不确定性管理

运输成本、碳排放、货损率等多目标需协同优化。例如，广东优可达提出的磨损度模型（WT= (2k+2)*γ）量化中转次数对货品的影响，为多目标决策提供量化依据。

3. 边缘计算与5G融合

将路径规划算法下沉至边缘节点，结合5G低时延特性，可减少云端依赖。香港LSCM研发的XRCC平台支持跨硬件协作，已在仓储机器人调度中实现端到端延迟低于50ms。

4. 伦理与隐私保护

联邦学习虽保护数据隐私，但模型窃取与投毒攻击仍存风险。未来需结合差分隐私和区块链技术，构建可信路径规划生态。

四、应用案例与效益分析

1. 城市配送网络优化

某物流企业应用遗传算法后，日均配送里程减少12%，燃油成本下降8%。通过实时路况更新，紧急订单响应时间缩短25%。

2. 跨境物流协同

基于联邦学习的多国物流平台，在保证数据主权的前提下，将跨境运输时间标准差从4.2小时降至1.8小时，提升供应链韧性。

3. 绿色物流实践

物联网路径规划结合电动车辆调度，某试点项目碳排放降低15%，充电效率提升20%，验证了算法在可持续发展中的价值。

总结

物联网智能物流的路径规划算法正从单一优化向多模态协同演进。未来需进一步融合数字孪生、边缘智能和隐私计算技术，构建自适应、高鲁棒性的规划体系，推动物流行业向智慧化、绿色化转型。