基于百度地图的自动售货机远程管理系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文的研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 自动售货机管理研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 车辆路径问题研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 系统开发相关理论与技术 | 第15-25页 |
| 2.1 百度地图API | 第15-18页 |
| 2.1.1 百度地图API概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 JavaScriptAPI | 第16-17页 |
| 2.1.3 百度地图API常用的类 | 第17-18页 |
| 2.2 车辆路径问题 | 第18-21页 |
| 2.2.1 车辆路径问题描述 | 第18-19页 |
| 2.2.2 车辆路径问题分类 | 第19页 |
| 2.2.3 车辆路径问题基本解法 | 第19-21页 |
| 2.3 遗传算法 | 第21-24页 |
| 2.3.1 遗传算法的基本思想 | 第21页 |
| 2.3.2 遗传算法的基本元素 | 第21-23页 |
| 2.3.3 遗传算法特点 | 第23页 |
| 2.3.4 遗传算法基本流程 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 系统总体设计 | 第25-35页 |
| 3.1 系统功能需求分析 | 第25页 |
| 3.2 系统软件结构 | 第25-26页 |
| 3.3 系统架构的选取 | 第26-27页 |
| 3.4 系统结构设计 | 第27-29页 |
| 3.5 数据库设计 | 第29-33页 |
| 3.5.1 数据库的选择 | 第29页 |
| 3.5.2 数据库设计原则 | 第29-30页 |
| 3.5.3 数据库结构设计 | 第30-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 基于遗传算法的路径规划问题 | 第35-47页 |
| 4.1 基于遗传算法的路径规划工作流程 | 第35-36页 |
| 4.2 CVRP数学模型构建 | 第36-37页 |
| 4.3 编码设计 | 第37-38页 |
| 4.4 初始种群的生成 | 第38-39页 |
| 4.5 评价种群 | 第39页 |
| 4.5.1 定义惩罚函数 | 第39页 |
| 4.5.2 适应度计算 | 第39页 |
| 4.6 遗传算子设计 | 第39-41页 |
| 4.7 实验设计及结果 | 第41-45页 |
| 4.7.1 实验数据 | 第41-44页 |
| 4.7.2 实验结果 | 第44-45页 |
| 4.8 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 系统的设计与实现 | 第47-57页 |
| 5.1 系统设计原则与目标 | 第47页 |
| 5.2 百度地图API的应用 | 第47-51页 |
| 5.2.1 售货机位置的标注 | 第47-48页 |
| 5.2.2 路线规划 | 第48-51页 |
| 5.3 系统功能模块的实现 | 第51-55页 |
| 5.3.1 终端监控模块 | 第51-52页 |
| 5.3.2 运营管理模块 | 第52-53页 |
| 5.3.3 信息管理模块 | 第53-54页 |
| 5.3.4 统计分析模块 | 第54-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
