摘要
本发明提供一种基于机器学习的物流路径控制系统。涉及物流技术与智能控制技术领域,包括,数据采集模块,用于实时采集物流相关数据,并输出原始多源异构数据,特征处理模块,用于对所述源异构数据进行清洗、自监督时空预训练及特征构建,生成用于路径优化的高质量综合特征向量,所述特征处理模块包括数据清洗单元。该基于机器学习的物流路径控制系统,通过深度强化学习算法实现了多目标物流路径优化,有效平衡了配送路径的行驶距离、配送时效及运营成本。通过动态调整目标权重,系统能够根据实时交通状况、天气变化等多维因素自动调整优化策略,使得配送路径能够实时响应变化,确保在减少总配送成本的同时提升配送效率。