在智能物流中，辅助脚本通过人工智能技术优化实时运输路径，主要体现在以下几个方面：
1. 基于多目标优化的路径规划
这种策略考虑了多个相互竞争的目标，如距离、时间和成本，以找到最佳折衷方案。使用多目标优化算法，如NSGA-II算法，生成一组非支配解，允许运输公司根据特定业务需求和优先级选择最佳路径。
2. 基于图神经网络的路径规划
这种方法使用图神经网络处理交通网络数据，捕捉复杂的连通性和交互作用。GNN可以学习交通模式和相关性，并生成针对特定目的地的最优路径。这种技术适用于具有高维特征和非欧几里得距离的道路网络。
3. 基于分布式计算的路径规划
利用分布式计算框架，如Apache Spark或Hadoop，在海量数据集上并行执行路径规划算法。这显著缩短了计算时间，使实时路径规划成为可能，为大型物流和供应链管理系统提供可扩展且高效的路径规划解决方案。
4. 自动化决策与优化货运分单模型
在货物运输优化中，人工智能应用可以实现自动化决策与优化货运分单模型。这样可以提高物流运输效率，减少运输时间和成本，提高货物装载率。
5. 实时货物追踪
通过智能化的辅助脚本，可以实现对货物的实时追踪，确保货物在运输过程中的及时性和安全性。这样不仅可以提高客户服务质量，还可以在出现紧急情况时迅速做出反应。
综上所述，辅助脚本在智能物流中通过运用人工智能技术，能够有效地优化实时运输路径，提高物流效率和服务质量。这些技术的应用展示了智能物流在解决复杂运输问题方面的潜力和优势。
