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机器学习在冷链物流车辆路径优化中的应用探索.docx

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    机器学习在冷链物流车辆路径优化中的应用探索

    说明

    在冷链运输中，时效性和温控通常是紧密相连的。运输过程中，温控系统的有效性通常与运输时间紧密相关。例如，某些冷藏车可能需要在限定时间内将温度维持在稳定范围内，而超时运输则可能使得温控系统难以继续正常运作，导致温度波动和农产品质量问题。

    生鲜农产品具有较强的生物特性，易腐、易变质的特点使得其在运输和存储过程中对温度控制有极高要求。温度变化可能导致产品质量的下降或甚至完全损毁，因此，生鲜农产品的冷链物流需求主要集中在温控、湿度控制和清洁度的管理上。对于生鲜农产品，尤其是易腐物品如水果、蔬菜、肉类和乳制

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