关键词：循环取货;自适应;路径规划;深度学习算法
摘 要：【目的】解决汽车制造企业零部件循环取货中存在的效率低下、成本高昂及应变能力不足等问题。【方法】提出了一种基于大数据分析与人工智能技术相结合的自适应路径规划方法。通过梳理汽车零部件供应链的基本特性，分析了循环取货车辆作业流程中的关键约束条件，详细介绍了数据预处理阶段及特征工程，并采用强化学习技术，结合深度学习算法的优点，设计出一种能够实时感知环境变化、自我学习与调整的智能路径规划系统。【结果】该自适应汽车零部件循环取货车辆智能路径规划方法可显著缩短取货周期，减少空驶率，提高车辆利用率；通过引入深度学习算法，实现了路径规划的自适应优化，增强了系统的智能性和灵活性，能动态响应市场变化，增强供应链弹性和灵活性；同时可减少燃料消耗，降低碳排放，促进绿色物流的发展。【结论】本研究对于提高汽车制造商供应链的效率、降低成本、提升客户满意度具有重要意义，且该自适应汽车零部件循环取货车辆智能路径规划方法可拓展应用于其他行业复杂的物流配送场景中。
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