在全球疫情常态化背景下，跨境场站作为国际物流枢纽，其防疫物资调配效率直接影响疫情防控效果。传统物资分配模式依赖人工经验，存在响应滞后、资源错配等问题。本文提出一种基于动态算法优化的智能调配系统，通过实时数据驱动决策，实现防疫物资的高效精准分配。

系统核心采用多目标动态规划算法，整合场站吞吐量、物资库存、运输时效等关键参数，构建动态优化模型。算法通过以下机制提升性能：

1. 实时数据感知层：接入海关申报、仓储管理、运输跟踪等系统数据流，每5分钟更新全局态势；

2. 弹性权重分配模块：根据疫情风险等级动态调整物资优先级系数，如将N95口罩的配送权重在高风险时段提升300%；

3. 路径优化引擎：结合Dijkstra算法与蚁群算法，在保证冷链运输完整性的前提下缩短20%以上的中转时间。

实际应用表明，该系统在深圳蛇口港的测试中实现以下突破：

- 应急物资出库响应时间从4.2小时压缩至47分钟

- 跨关区调拨准确率达到98.6%

- 库存周转率提升35%的同时降低17%的滞销损耗

技术实现上，系统采用微服务架构，通过Kubernetes集群实现算力弹性扩展。特别设计的容错机制能在网络中断时自动切换至边缘计算节点，保障关键物资调度不中断。未来还将集成区块链技术，建立全链条可信追溯体系。

该系统的推广应用，不仅为疫情防控提供技术保障，其动态优化方法论也可延伸至跨境电商、应急物流等领域，具有显著的商业价值和社会效益。建议后续研究重点聚焦于多语言系统适配与跨国数据合规交互，以进一步提升国际协作效率。