在现代化物流场站运营中，作业人员调度效率直接影响整体吞吐量和成本控制。传统基于规则的调度方法往往难以应对动态变化的工作负荷，而强化学习算法的引入为这一难题提供了创新解决方案。

某国际物流枢纽场站通过部署基于深度Q网络（DQN）的智能调度系统，实现了作业人员分配的实时优化。系统以场站摄像头和传感器采集的实时数据为输入，包括货物到达频率、装卸设备状态、人员位置等信息，构建马尔可夫决策过程模型。奖励函数设计综合考虑任务完成时效、人员移动距离和疲劳度等关键指标。

实施过程中面临三大技术挑战：首先是状态空间维度高，通过卷积神经网络提取图像特征并结合传感器数据降维处理；其次是动作空间离散化难题，采用分层强化学习架构将宏观调度指令分解为具体操作；最后是探索与利用的平衡，使用ε-贪婪策略配合经验回放机制提升学习效率。

经过6个月的试运行，该系统使场站作业效率提升22.3%，人员闲置时间减少41%，同时降低了15%的加班时长。特别值得注意的是，在"双十一"等高峰时段，系统展现出优于人工调度的应变能力，能快速调整策略应对突发货量激增。

该案例证明，强化学习不仅能处理静态优化问题，更擅长解决动态环境下的实时决策难题。未来随着多智能体强化学习技术的发展，场站调度系统有望实现跨区域、多工种的协同优化，为智慧物流建设提供核心技术支持。