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En los ltimos aos, con el rpido desarrollo de la economa mundial y la tendencia de desarrollo de las comunicaciones de red cada vez ms estables y bien desarrolladas, las compras en lnea se han convertido en una forma cada vez ms comn; como resultado, la industria de la logstica ha surgido de muchas industrias y se ha convertido en una de las industrias ms populares. Sin embargo, debido a la amplia implicacin de la industria logstica, la tecnologa excesivamente compleja y la enorme cantidad de datos e informacin, la seguridad de la logstica se ha convertido en uno de los temas candentes de especial preocupacin. Partiendo de la base de un entorno inteligente, este artculo construye un sistema de supervisin de la logstica financiera de la cadena de suministro basado en la tecnologa del Internet de las Cosas. Este artculo hace referencia a la experiencia investigadora de estudiosos anteriores, introduce brevemente los conocimientos tericos de la tecnologa de Internet de las Cosas, el entorno inteligente y las finanzas de la cadena de suministro, y realiza un cierto anlisis del sistema de supervisin logstica. Recopilamos y calculamos datos logsticos mediante la frmula de caza y asedio del grupo de lobos en el algoritmo del grupo de lobos y analizamos el rendimiento de la aplicacin del sistema de supervisin logstica en la realidad. Luego, diseamos brevemente el diagrama de arquitectura del sistema de supervisin logstica y comparamos la situacin de carga del sistema de supervisin logstica antes y despus y las estadsticas sobre el despliegue del sistema de supervisin logstica en aduanas, muelles, aeropuertos, estaciones y otros lugares de 2015 a 2019. Por ltimo, se realiz un anlisis comparativo del rendimiento del algoritmo de manada de lobos y otros algoritmos bajo diferentes planificaciones de rutas. El resultado final muestra que el sistema de supervisin logstica tiene un importante valor prctico en la industria logstica; adems, el despliegue de sistemas de supervisin logstica en aduanas, terminales y otros lugares ha aumentado ao tras ao desde 2015 hasta 2019.
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