1.一种广域无人机物流速运适配装置，其特征在于：包括物流控制中心、通讯系统、飞行控制系统、物流站点、传感器系统、维护系统、算法优化系统和监测系统；

所述物流控制中心负责管理货物和无人机；所述通讯系统通过导航模块和指令模块向无人机更新下达指令；所述飞行控制系统通过路径规划模块、舱门控制模块和飞行模块在传感器系统的协助下，将无人机与物流货车对接；所述维护系统和监测系统保障无人机的正常的飞行状态。

2.根据权利要求1所述的广域无人机物流速运适配装置，其特征在于：所述物流控制中心负责无人机运输飞行前的检查，对第三方监管机构进行飞行报备，在维护系统和监测系统的作用下对无人机的飞行路线进行实时监控并规划更新。

3.根据权利要求1所述的广域无人机物流速运适配装置，其特征在于：所述通讯系统包含导航模块和指令模块，所述导航模块负责对无人机运送货物的飞行路线进行自动规划，指令模块在维护系统的协助下使物流控制中心及时更新飞行位置重新下达飞行指令。

4.根据权利要求1所述的广域无人机物流速运适配装置，其特征在于：所述飞行控制系统包含路径规划模块、舱门控制模块和飞行模块，所述路径规划模块根据通讯系统中导航模块自动规划的路线行驶；舱门控制模块结合传感器系统对物流货车舱门进行开关；飞行模块对无人机的飞行位置调整保证无人机与货车的安全对接。

5.根据权利要求1所述的广域无人机物流速运适配装置，其特征在于：所述维护系统负责位置修正和实时报警，维护系统根据传感器进行位置修正传达给物流控制中心对无人机下达指令，实现无人机与物流货车的对接。

6.根据权利要求1所述的广域无人机物流速运适配装置，其特征在于：所述监测系统负责监测无人机的电力状态、货物状态、实时路况和飞行状态。

7.根据权利要求1所述的广域无人机物流速运适配装置，其特征在于：所述监测系统将无人机在执行货物运输任务中飞行控制系统的情况实时监测并反馈到物流控制中心，同时将物流站点无人机与物流货车对接状况实时反馈到物流控制中心，对无人机运输作业进行监控。

8.一种如权利要求1所述的广域无人机物流速运适配装置的运行状态优化方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)采用改进黑天鹅优化算法进行优化；

黑天鹅种群初始化数学表述如下：

xi,j＝1j+rand·(uj‑1j),i＝1,2,...,N,j＝1,2,...,m       (1)式中：xi,j为第i个黑天鹅的第j维的位置；N为黑天鹅的种群数量；m为求解问题的维度；

rand是[0,1]范围内的随机数；uj是求解问题的第j维的上边界；1j是求解问题的第j维的下边界；

(2)黑天鹅种群的目标函数值用目标函数值向量表示：

式中：F为黑天鹅种群的目标函数向量；Fi第i个黑天鹅的位置；

(3)采用Sine映射使种群在搜索空间中的分布均匀，黑天鹅确定猎物的位置，然后向确定的区域移动；对上述概念和逼近猎物策略进行数学建模，如下:式中： 为基于第1阶段更新后第i个黑天鹅的第j维的位置；rand是[0,1]范围内的随机数；I为1或2的随机整数；pj为猎物的第j维的位置；Fp为猎物的目标函数值；

(4)在黑天鹅优化算法中，如果目标函数值在所述位置得到改善，则接受黑天鹅的新位置；这个过程的公式如下：式中： 为第i个黑天鹅的新位置； 为基于第一阶段更新后的第i个黑天鹅的新位置的目标函数值；

(5)融合改进的正余弦策略

式中：t为当前迭代次数， 表示第t次选代时第i个个体的第i维变量，r1和r3表示[0,1]之间的随机数，r2表示[0,2π]之间的随机数，Pbest(t)表示第t次迭代的最优解；

(6)使用莱维飞行策略进行位置更新使得这部分黑天鹅个体去到更广的搜索空间:2

u～N(0,σ),v～N(0,1)

(7)对黑天鹅的行为过程建模，使得黑天鹅优化算法收敛到狩猎区域；黑天鹅在狩猎过程中的这种行为在数学建模为：式中： 为基于第2阶段更新后第i个黑天鹅的第j维的位置；rand是[0,1]范围内的随机数；R为0或2的随机整数；t为当前迭代次数；T为最大迭代次数。

9.根据权利要求8所述的广域无人机物流速运适配装置的运行状态优化方法，其特征在于：步骤(1)中，在黑天鹅优化算法中，黑天鹅种群用以下种群矩阵表示：式中：X为黑天鹅的种群矩阵；Xi为第i个黑天鹅的位置。

10.根据权利要求8所述的广域无人机物流速运适配装置的运行状态优化方法，其特征在于：步骤(1)中，采用Sine映射使种群在搜索空间中的分布均匀，数学表达式为: