随着智慧物流的快速发展，智能场站作为关键节点，其运营效率直接影响整体供应链效能。其中，货物优先级的动态分配是提升场站吞吐能力的核心技术之一。本文针对传统静态分配算法的局限性，提出一种基于多目标优化的实时决策改进算法。

当前智能场站普遍采用固定权重或简单规则分配优先级，难以应对突发订单、紧急补货等动态场景。改进算法通过引入实时数据反馈机制，结合货物属性（如时效性、价值密度）、设备状态（如分拣线负载）及外部因素（如天气延误风险），构建动态评分模型。实验表明，该模型可将紧急订单响应速度提升23%，同时降低高价值货物滞留率17%。

算法的核心创新在于三层决策架构：第一层通过RFID和视觉识别实现货物特征提取；第二层采用轻量化LSTM网络预测分拣线拥堵趋势；第三层基于强化学习动态调整优先级权重。这种架构既保证了毫秒级响应速度，又能适应不同场站的业务特性。

实际部署中需注意两个关键点：一是边缘计算设备的算力分配，建议采用分级计算策略；二是人工干预接口的设计，保留特殊情况下的人工覆盖权限。某跨境电商中转场的测试数据显示，改进后高峰期产能利用率从68%提升至82%，且错误分拣率下降40%。

未来研究方向包括引入数字孪生技术实现更精准的模拟预测，以及探索联邦学习框架下的多场站协同优化。智能场站的算法升级不仅是技术问题，更是对传统物流管理思维的革新，需要算法工程师与运营团队的深度协作。