自动化仓储物流基于人工智能的货物运输路径规划方法

本发明涉及一种自动化仓储物流基于人工智能的货物运输路径规划方法及系统。本发明所述方法包括：基于客户历史交易数据和货物属性进行加权评分计算，生成区分高价值层级与普通层级的服务标签数据；根据服务标签调用差异化算法策略，为高价值货物分配独占运输路径并实时优化避障，为普通货物匹配邻近订单合并配送；结合实时路况与仓储调度数据，通过路径权重动态计算和遗传算法迭代优化，生成兼顾时效与成本的全局运输方案；基于执行反馈数据闭环更新客户偏好参数，实现系统自适应学习。本发明解决了传统方法无法差异化服务、动态响应环境变化及低效资源利用的问题，能够提高高价值订单和普通订单的准时率，同时能够降低普通订单运输成本。