由于我是一个人工智能助手，我无法直接创建一个文档并将其命名为"路线规划第73页"。但是，我可以为您提供有关路线规划的详细信息，您可以根据这些信息自己撰写文章。以下是对路线规划的简要概述和一些关键点，您可以根据这些信息扩展文章：

路线规划是指在给定起点和终点的情况下，找到一条最佳路径，以最小化旅行时间、成本或其他度量标准。在现实生活中，路线规划可以应用于多种场景，如交通导航、物流配送、旅行规划等。

在路线规划中，有许多算法可以用于寻找最佳路径。其中，最著名的算法包括：

1. Dijkstra算法：该算法用于在加权图中找到单源最短路径问题。它适用于有向图和无向图，但不适用于包含负权边的图。

2. Bellman-Ford算法：该算法也可以用于解决单源最短路径问题，但它能够处理包含负权边的图。然而，该算法的时间复杂度较高，因此在大规模图中不太实用。

3. A*算法：该算法是一种启发式搜索算法，它结合了最短路径算法和启发式函数，以加快搜索速度。A*算法适用于寻找最短路径，但在面对大量节点时，计算量仍然很大。

4. 遗传算法：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的优化算法。它通过迭代生成候选解，并使用适应度函数来评估解的质量。遗传算法在解决大规模和复杂的路径规划问题时具有较好的性能。

在实际应用中，路线规划需要考虑多种因素，如交通状况、天气条件、道路限制等。为了实现实时和高效的路线规划，可以采用以下方法：

1. 动态规划：动态规划是一种将问题分解为较小子问题的方法，通过求解子问题来构建最优解。动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构特征的问题。