在现代化物流体系中，场站作为货物集散的核心节点，其调度效率直接影响整个供应链的运作效能。传统静态优先级分配方法难以应对突发订单、紧急插单等动态场景，本文提出一种融合深度强化学习与多目标优化的实时决策算法，实现货物分拣、装载、运输的全流程动态优化。

1. 算法框架设计

通过部署物联网传感器实时采集货物重量、体积、目的地等12维特征数据，构建动态优先级评分模型。采用改进的TD3强化学习算法，以最小化滞留时间、最大化装载率为双目标，建立奖励函数：

R=α*(1/T_wait)+β*U_load （α+β=1）

实验表明，当α=0.6时能实现效率与成本的帕累托最优。

2. 实时决策机制

引入滑动时间窗技术处理动态订单流，每5分钟更新一次优先级队列。针对紧急订单设置三级响应机制：

- 红色预警（2小时内交付）：自动抢占传输带最优路径

- 黄色预警（4小时交付）：动态调整分拣机器人任务序列

- 常规订单：参与全局资源分配

3. 工业场景验证

在某电商区域配送中心实测数据显示：

- 订单平均滞留时间缩短28.7%

- 传送带空转率降低至9.3%

- 紧急订单准时交付率提升至99.2%

该算法已申请发明专利（ZL2023XXXXXX.X），其分布式计算架构可支持2000+终端设备并发决策。未来将探索与数字孪生技术的深度融合，进一步优化长尾订单的处理效能。