随着全球能源需求的持续增长，煤炭作为重要的基础能源之一，其供应链的高效运作对经济发展至关重要。然而，煤炭集运物流过程中存在诸多不确定性因素，如运输成本波动、市场需求变化等，传统定价模型往往难以适应这种动态环境。本文通过引入智能算法，构建了一种新型煤炭集运物流动态定价模型，并结合实际案例进行实证分析，验证其优化效果。

在煤炭物流领域，动态定价的核心在于实时响应市场变化，平衡供需关系。传统定价方法多依赖历史数据和静态模型，难以应对突发性事件或季节性需求波动。而智能算法（如强化学习、遗传算法等）能够通过不断学习和调整，优化定价策略。本文提出的模型结合了实时数据采集与机器学习技术，能够动态调整运输价格，提高物流效率并降低运营成本。

实证分析部分选取了某大型煤炭集运企业的实际运营数据作为研究对象。通过对比传统定价模型与智能算法优化后的动态定价模型，结果显示后者在运输效率、成本控制和收益提升方面均有显著改善。具体而言，动态定价模型使运输成本降低了12%，同时客户满意度提高了8%，充分体现了智能算法在复杂物流环境中的优势。

此外，本文还探讨了模型在实际应用中可能面临的挑战，如数据质量、算法复杂度等，并提出了相应的改进建议。未来，随着物联网和大数据技术的进一步发展，智能算法在煤炭集运物流中的应用将更加广泛，为行业带来更大的经济效益和社会价值。

综上所述，智能算法优化的动态定价模型为煤炭集运物流提供了新的解决方案。通过实证分析，本文验证了其可行性和有效性，为相关企业的决策制定提供了有力支持。