大数据在物流行业的应用源代码

大数据在物流行业中的应用源代码通常涉及到数据分析、预测和优化流程，它可以帮助企业提高运营效率、降低成本并提升客户满意度。以下是一些常见的技术栈和应用场景：

1. 数据收集：通过物联网设备（如RFID标签、GPS追踪器等）收集实时运输信息，例如货物位置、温度、运输状态等。

// 示例：获取货物位置数据
public class LocationData {
    private String货单号;
    private double latitude;
    private double longitude;

    // getters and setters...
}

LocationData location = new LocationData();
location.setLatitude(gpsReader.readLatitude());
location.setLongitude(gpsReader.readLongitude());

2. 数据存储与处理：利用Hadoop HDFS或NoSQL数据库（如MongoDB）存储海量数据，并使用Spark或Flink进行实时分析。

// 示例：使用Spark Streaming处理实时数据
Stream<LogEvent> logEvents = spark.readStream()
    .format("kafka")
    .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
    .load();

3. 运输路线优化：借助机器学习算法（如遗传算法或模拟退火），对运输路径、仓库布局等进行优化。

# 示例：遗传算法优化路径
def optimizeRoute(population):
    bestRoute = geneticAlgorithm(population)
    return bestRoute

4. 预测与决策支持：通过时间序列分析或深度学习模型预测需求量和交货时间，辅助决策系统。

// 示例：使用TensorFlow预测需求
model.predict(newDemandFeatures)

以上是一个简化的例子，实际的源代码会更复杂，需要结合具体业务场景和技术框架。如果你有具体的编程问题或想深入了解某个部分，可以继续提问。