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路径优化
路径优化是指综合考虑多个配送点、车辆和时间条件，找出总行驶距离、时间或成本最低的行驶顺序和路线。
关于这个术语
- 难度
- 基础 · AI 新闻中常见的技术术语
- 分类
- 行业 AI
- 领域
- 经典机器学习、推荐与搜索, 强化学习
- 行业
- 物流与供应链
- 加入时间
- 2026-10-10
通俗解释 快递员早上看着领到的几十个包裹，在脑子里盘算“先跑哪个街区、哪几户必须上午送到”——路径优化就是让计算机来代替做这件事。当车辆增加到数百辆、配送点增加到数万个时，靠人脑来安排实际上已经不可能。
工作原理
输入是配送点位置、车辆数量和载重容量、客户希望的送达时间段、司机工作时间等条件。这个问题的可能情况数会爆炸式增长，不可能逐一比较所有路线，因此会使用数学优化方法，或能快速找到“足够好的答案”的启发式算法。在此基础上，机器学习会根据实际交通状况预测各路段的行驶时间，提高计算的准确性。行驶途中如果发生事故或有新增订单，系统会重新计算路线，并把调整后的路线发送给司机。
为什么重要
在物流成本中，运输——尤其是送到客户门口的最后一段配送——占很大比重。路线哪怕只缩短一点，燃油费、车辆数量和司机工作时间也会随之减少。按承诺时间段送达的比例提高，服务质量也会改善。行驶距离缩短还能减少碳排放，与环保目标相关联。
注意事项
计算上的最优路线在现场未必是最好的。难以停车的建筑、等电梯的时间、只有司机才知道的近路等信息，很难体现在数据中。如果只追求数字最小的路线迫使司机接受不合理的日程，就会产生安全和劳动条件问题，因此必须把休息时间和工作时间规定纳入约束条件。此外，需求预测一旦出错，车辆调配从一开始就会出偏差，所以路径优化必须与需求预测配合运行才能见效。
示例
快递公司每天早上接收当天要配送的货量和地址，按区域分配车辆，并自动为每辆车生成停靠顺序。司机应用上会显示既定顺序和预计到达时间，遇到道路拥堵或有紧急订单时，剩余路线会重新计算。在生鲜配送这类冷藏车和时间段承诺都很重要的服务中，这些条件也会一并纳入路线规划。