随着能源供应链体系的不断完善，煤炭运输资源配置优化已成为行业降本增效的关键环节。当前我国煤炭运输存在空载率高、路径规划不合理、多式联运衔接不畅等突出问题，亟需通过科学方法实现资源优化配置。

在运输路径优化方面，可采用Dijkstra算法和遗传算法相结合的方式，综合考虑运输距离、路况条件、天气因素等变量，建立动态路径规划模型。通过对全国主要煤炭运输走廊的实证分析显示，优化后的运输路径可使单车月均行驶里程降低15%，燃油消耗减少12%。

多式联运协同配置是另一重要突破口。建立"铁路-公路-水路"三位一体的运输体系，需要精确计算各环节的转运时间和成本阈值。例如在煤炭集运环节，当运输距离超过500公里时，铁路运输成本优势明显；而在末端配送环节，公路运输灵活性更高。通过建立转运成本模型，可确定最佳联运组合方案。

信息化平台建设是实现精细化管理的基础。建议构建煤炭运输资源调度中心，集成GPS定位、物联网传感、大数据分析等技术手段，实时监控车辆位置、载重状态、在途时间等关键指标。某大型煤企实践表明，该平台使车辆周转率提升25%，等货时间减少40%。

库存节点布局优化同样不可忽视。运用重心法选址模型，结合煤炭消费地分布、运输半径等因素，科学规划中转仓储节点。研究表明，将传统分散式仓储改为区域中心仓模式，可使库存成本降低18%，应急响应速度提高50%。

此外，还需建立科学的绩效评估体系。设置运输准点率、成本偏差率、资源利用率等KPI指标，采用平衡计分卡进行多维评价。某能源集团实施该体系后，年度运输成本节约超亿元，客户满意度提升30个百分点。

值得注意的是，资源配置优化需要配套机制保障。应建立跨部门协同小组，制定标准化作业流程，加强从业人员培训。同时引入区块链技术实现运输全程可追溯，确保资源配置方案有效落地。

未来，随着人工智能技术的发展，煤炭运输资源配置将向智能化、自适应方向演进。通过机器学习算法对历史数据深度挖掘，系统可自动预警潜在风险，动态调整资源配置方案，最终实现整个供应链的智慧化运营。