博西(BOSCH)EDI项目实施日志(二)

本文详细记录了一家物流公司与博西(BOSCH)实施EDI连接的过程,涉及报文标准、业务需求、集成方式、系统功能实现、实施方案、API请求注意事项和数据处理。通过AS2协议进行安全数据传输,利用API接口实现订单和运单的交互,并分享了处理空字符和签名验证的实践经验。

最近在进行一个帮助国内某物流公司建立与博西(BOSCH)的EDI连接,目前基本完成了业务需求,处于数据测试阶段,下面分几个方面记录一下此次实施的EDI项目

一、报文标准

非国际标准EDI报文

二、业务需求

shipment
Freight Note
Image
在这里插入图片描述
三、集成方式

API方式集成物流平台

四、系统功能实现

物流公司和博西通过AS2连接来互相传输文件,基于互联网即可实现,会对传输数据进行签名加密,保障了数据安全性,且MDN Receipt可以保障传输具有不可否认性。
这里解释一下AS2的工作原理:
AS2协议是基于 HTTP (超文本传输协议)或其更安全的版本HTTPS 通过互联网或任何 TCP/IP 网络进行安全可靠的数据交换。通过使用加密和数字签名传输数据封装格式 S/MIME (安全多用途互联网邮件扩展协议)的数据,并且使用MDN (消息处置通知)确保数据在互联网上能够安全可靠地传输。
MDN包含传递状态的有关信息。使数据传输具有”不可否认性”

五、实施方案
下图是知行EDI实施此项目的方案概览图,请参考:

在这里插入图片描述
Shipment 订单
是博西发给物流公司的,这个过程通过在edi系统,即RSSBus上调用物流平台的API接口,来将订单发送到物流平台的系统上,完成一次下单;

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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