首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--人工智能理论论文

城乡一体化智慧物流配送系统的设计与实现

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 国内外发展现状及发展动态分析第12-15页
    1.3 本文研究的内容第15-17页
第二章 智慧物流配送的关键技术第17-32页
    2.1 车辆配送路径问题概述第17-18页
        2.1.1 物流配送的概念第17页
        2.1.2 物流配送的作用第17页
        2.1.3 车辆配送路径的基本概念第17-18页
        2.1.4 车辆配送路径常用算法分类第18页
    2.2 蚁群算法简介第18-23页
        2.2.1 蚁群算法的发展与应用第18-19页
        2.2.2 蚁群算法的基本原理第19-20页
        2.2.3 蚁群算法的实现步骤第20-22页
        2.2.4 蚁群算法特点第22-23页
    2.3 SOA服务架构第23-24页
    2.4 MVC模式和SSM框架第24-30页
        2.4.1 MVC模式第24-25页
        2.4.2 SSM框架第25-28页
            2.4.2.1 Spring第25-26页
            2.4.2.2 SpringMVC第26-27页
            2.4.2.3 Mybatis第27-28页
        2.4.3 SSM与MVC的联系第28-30页
    2.5 数据共享交换第30-31页
        2.5.1 数据安全共享方式第30页
        2.5.2 数据安全交换方式第30-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第三章 物流配送系统总体方案设计第32-39页
    3.1 需求分析第32-35页
        3.1.1 需求目标第33页
        3.1.2 功能需求第33-34页
        3.1.3 性能需求第34-35页
    3.2 总体设计原则第35-36页
    3.3 总体架构设计第36-37页
    3.4 本章小结第37-39页
第四章 服务端的设计与实现第39-63页
    4.1 服务端框架设计第39-40页
    4.2 功能设计第40-49页
        4.2.1 功能模块第40-43页
        4.2.2 接口设计与实现第43-49页
    4.3 数据库设计与优化第49-56页
        4.3.1 数据库的设计第49-54页
        4.3.2 数据库的优化第54-56页
    4.4 服务端测试第56-61页
        4.4.1 功能测试第56-57页
        4.4.2 性能测试第57-61页
    4.5 本章小结第61-63页
第五章 基于改进蚁群算法的最优配送路径求解方案第63-73页
    5.1 蚁群算法的改进策略第63页
    5.2 改进后的蚁群算法求解最优路径的实现第63-68页
        5.2.1 蚁群算法参数优化第63-65页
        5.2.2 引入变异搜索操作第65-66页
        5.2.3 改进后蚁群算法流程图第66-68页
    5.3 仿真结果与分析第68-72页
    5.4 本章小结第72-73页
第六章 客户端的设计与实现第73-91页
    6.1 客户端功能模块划分第73-74页
    6.2 登录模块的设计与实现第74-77页
    6.3 任务管理模块的设计与实现第77-80页
    6.4 人员管理模块的设计与实现第80-83页
    6.5 订单查询模块的设计与实现第83-85页
    6.6 配送点管理模块的设计与实现第85-87页
    6.7 配送路径模块的设计与实现第87-90页
    6.8 本章小结第90-91页
第七章 结束语第91-94页
    7.1 总结第91-92页
    7.2 展望第92-94页
参考文献第94-99页
致谢第99页

论文共99页,点击 下载论文
上一篇:基于O-U模型的程序化交易策略应用研究--以豆油与棕榈油期货套利为例
下一篇:具有高视觉质量特性的可逆信息隐藏算法