随着物联网技术的不断发展，传统物流行业开始朝着智能化、信息化的方向迈进。现代物联网技术能够监测物流过程中难以知晓的运输条件和状态，从而更好地满足用户需求。例如，在生鲜食品运输中，物联网技术可以实时收集传输物流车中的温度、湿度和位置等数据，让用户第一时间了解生鲜食品的运输状况，确保食品安全。这种智能化的方法大大提高了物流行业的服务水平。
基于此，本文结合物联网技术，设计了一种物流管理体系，旨在通过加强物流全程监控，不断提升物流企业的服务水平。
一、体系设计初衷与准则
该物流管理体系以物流企业为主体，为不同客户提供个性化的物流服务。作为实时监控与管理系统，在设计过程中需满足基本功能需求，同时充分考虑体系的实用性、可维护性和扩展性。体系的功能设计要满足用户的基本需求，能够完成对整个物流装卸、配送、仓储等过程的管理，为客户提供更加便捷、安全和高效的物流服务。为适应未来功能需求的变更，体系应支持二次开发，并预留相关的功能接口，以满足未来体系性能需求。体系的开发必须考虑维护成本，方便数据的备份和恢复，提高数据的可维护性。
二、基于物联网的体系整体架构规划
该体系旨在实现物流企业对物流配送的实时管理，同时为客户提供货物实时查询信息。结合物联网技术，该体系的整体架构如图1所示。
架构分为表示层、网络层、业务层和数据层。表示层主要提供体系与用户之间的交互界面，完成货物的跟踪、定位、管理和监控。网络层通过互联网、无线通讯网络和局域网实现对体系资源的一致访问。业务层对不同业务功能进行封装，响应表示层的请求。在该体系中，表示层还作为体系数据的收集层，通过智能车载终端、RFID标签等设备对货物、车辆等进行数据收集。数据层则通过RFID等技术对监控获得的数据进行收集，并上传到服务器，使用户能够查询货物运送的状态（如温度、湿度、压力等）。
三、体系功能规划
结合物流运输的业务流程，该体系的功能规划如图2所示。
体系功能的规划主要根据物流配送业务进程和不同角色进行划分。货物实时信息查询主要为客户和货物运输部门提供信息，方便实时了解货物运送动态；货物出入库主要由货物仓储管理部门负责；基本信息管理模块则为物流管理部门提供基本信息录入、删除、修改等功能；系统管理模块则由管理员负责，对体系数据进行管理，并对体系用户权限进行分配；车辆调度与路径优化主要由物流配送部门负责，用于对配送过程的监管。
四、体系主要功能规划
1. 货物状态数据收集规划：货物状态主要包括运输过程中的环境温度、湿度、压力等信息。本文采用具有无线传感器功能的RFID标签来收集货物状态信息。RFID标签中包含了货物的温度、湿度、价格、目的地、数量等信息。阅读器是货物信息收集的核心设备，其硬件结构规划如图3所示。
2. 车辆定位收集规划：车辆定位的收集主要利用GPS导航系统的原理，即通过高速运动卫星的瞬时位置作为已知数据，来确定待测点的具体位置。具体原理如图4所示。
在物流配送车上安装GPS接收器，通过卫星发送信号给接收器的时间Δt以及这4颗卫星的历史数据，可以计算出该配送车的具体位置。
物流优化算法与智能体系登录流程研究
随着智能化物流管理的需求日益增长，我们结合GPS定位导航、RFID标签技术以及C语言开发，构建了一个全面监控物流配送过程的物流管理体系。这一体系不仅为物联网技术的深入应用提供了参考，还为后续的大数据分析奠定了数据基础。
我们针对配送道路寻优算法进行了改进。传统的Dijkstra算法虽被广泛运用于最优配送道路寻找，但其查询耗时较长。为此，我们在Dijkstra算法的基础上，引入了基于矩形约束区域的二叉排序树改善算法。这一改进有效缩短了数据查询时间。具体流程如下：
1. 载入用户基本信息，包括起点A、终点B、障碍点、途经点。假设GIS地图区域面积为S，起点和终点坐标分别为(x1,y1)、(x2,y2)。根据欧式距离公式，我们可以确定以dAB为直径的圆C1的面积。其圆周方程FC1为……（此处省略具体方程）。
2. 接下来，我们设定一个参数λ，并与σ（一个由地图自身决定的小于1的常数）进行比较。如果λ≥σ，则进入下一步骤；如果λ<σ，则暂停查找。
3. 若未找到最短途径，则将直径扩大到β·dAB（β>1），重新开始查找，并返回步骤2。
4. 然后，我们通过求解ABi与AB的夹角，以及AiB与AB的夹角，来确定最短途径的点选址范围。
5. 重复以上步骤，直到两个集合相交，确定算法的最优子集。
6. 使用Dijkstra算法求出起点A与各点的距离，当计算到终点B时停止，输出最优路径。
体系登录流程作为体系安全的重要组成部分，被规划为如图5所示。我们使用C语言和Viso开发工具对信息办理新页面进行开发，得到了如图6所示的登录界面。
通过这一物流管理体系，我们可以实现对物流配送全过程的监控，为物联网技术的深入应用提供借鉴。这一信息体系也为后续的大数据分析提供了宝贵的数据基础。
参考文献：
1. 高连周. 大数据时代基于物联网和云计算的智能物流发展研究[J]. 物流技术, 2014(11):350-352.
2. 邹生，何新华. 物流信息化与物联网建设[M]. 北京：电子工业出版社，2010.
3. 孙玉砚, 杨红, 刘卓华, 等. 基于无线传感器网络的智能物流跟踪体系[J]. 核算机研讨与开展, 2011（增刊2）:343-349.
...（后续参考文献省略）