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生鲜农产品冷链物流车载监控与调度系统的设计实现

中文摘要第7-8页
Abstract第8-9页
1 引言第10-17页
    1.1 背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 车载监控系统研究现状第11-12页
        1.2.2 物流车辆调度系统研究现状第12-14页
    1.3 主要研究内容第14-15页
    1.4 论文组织结构第15页
    1.5 研究方法第15-16页
    1.6 技术路线第16-17页
2 系统需求分析第17-22页
    2.1 可行性分析第17页
    2.2 功能需求分析第17-20页
        2.2.1 温湿度监控第18页
        2.2.2 车辆位置实时定位第18-19页
        2.2.3 车辆历史行驶路线查询第19页
        2.2.4 温湿度及偏离行驶路线报警第19-20页
        2.2.5 运输车辆调度第20页
    2.3 性能需求分析第20-21页
    2.4 数据需求分析第21页
    2.5 本章小结第21-22页
3 系统设计第22-40页
    3.1 系统总体设计第22-26页
        3.1.1 系统整体结构第22页
        3.1.2 系统功能结构第22-23页
        3.1.3 系统物理架构第23-24页
        3.1.4 网络架构第24-25页
        3.1.5 通讯技术第25-26页
    3.2 车载模块监控设计第26-31页
        3.2.1 温湿度监控功能设计第26页
        3.2.2 监控报警模块设计第26-27页
        3.2.3 监控模块硬件设计第27-31页
    3.3 运输车辆调度模块设计第31-32页
        3.3.1 运输车辆实时定位功能设计第32页
        3.3.2 行驶路线调度功能设计第32页
    3.4 地图定位模块与数据查询模块设计第32-34页
        3.4.1 GPS技术第33页
        3.4.2 百度地图API第33-34页
        3.4.3 历史数据查询模块设计第34页
    3.5 数据库设计第34-38页
        3.5.1 数据库概念设计第34-38页
    3.6 登录设计第38-39页
    3.7 本章小结第39-40页
4 冷链物流运输调度算法研究第40-48页
    4.1 遗传算法、蚁群算法介绍第40页
    4.2 建立数据模型第40-42页
    4.3 遗传蚁群算法第42-44页
        4.3.1 遗传算法-蚁群算法(GA-ACO)融合构思第42页
        4.3.2 遗传算法设计第42-43页
        4.3.3 蚁群算法设计第43-44页
    4.4 行驶路线优化的求解步骤第44页
    4.5 仿真实验第44-47页
        4.5.1 结果与分析第45-47页
    4.6 本章小结第47-48页
5 系统实现与测试第48-60页
    5.1 系统开发环境搭建第48-49页
        5.1.1 Zend studio开发环境第48页
        5.1.2 Apache服务器第48页
        5.1.3 PHP脚本语言第48-49页
        5.1.4 配置Apache第49页
        5.1.5 连接MySQL第49页
    5.2 系统实现第49-57页
        5.2.1 用户登录与管理实现第49-53页
        5.2.2 地图定位实现第53-54页
        5.2.3 历史数据查询实现第54-55页
        5.2.4 温度、湿度监控及报警实现第55-56页
        5.2.5 行驶路线调度及报警实现第56-57页
    5.3 系统测试第57-60页
        5.3.1 测试过程第57-59页
        5.3.2 本章小结第59-60页
6 总结与展望第60-61页
参考文献第61-64页
致谢第64页

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