本文關(guān)鍵詞：粒子群算法在基于LBS快遞派送中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 快遞派送 LBS 粒子群算法 最優(yōu)路徑規(guī)劃 軌跡回放

【摘要】：快遞作為新興行業(yè),正改變?nèi)藗兊南M(fèi)方式與生活習(xí)慣。快遞派送工作,是配送的最后一個(gè)環(huán)節(jié)。目前,快遞派送階段仍然采用以結(jié)果管理過程的傳統(tǒng)方式,主要存在快遞派送路線規(guī)劃不合理、快遞員出勤后位置信息獲取困難及快遞簽收信息難以實(shí)時(shí)回傳等問題。LBS技術(shù)快速發(fā)展和智能手機(jī)的迅速普及,為問題的解決提供了契機(jī),將LBS技術(shù)應(yīng)用到快遞派送管理中,實(shí)現(xiàn)新的快遞派送管理模式,規(guī)劃最優(yōu)派送路徑,對(duì)提高快遞派送效率有較大意義。本文在研究快遞派送管理現(xiàn)狀及相關(guān)信息技術(shù)的基礎(chǔ)上,對(duì)快遞派送中存在的問題進(jìn)行分析,并提出相應(yīng)的解決方案。對(duì)快遞派送最優(yōu)路徑問題進(jìn)行深入分析,將其轉(zhuǎn)化成TSP問題,構(gòu)建派送最優(yōu)路徑規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型和粒子群算法在最優(yōu)路徑規(guī)劃中的應(yīng)用模型,運(yùn)用粒子群算法求解最優(yōu)路徑,針對(duì)求解結(jié)果存在波動(dòng)性大、易陷入局部最優(yōu)且耗時(shí)較長(zhǎng)的缺點(diǎn),對(duì)粒子群算法提出了改進(jìn)措施,應(yīng)用經(jīng)典算例和本文設(shè)計(jì)的快遞派送算例分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示改進(jìn)的粒子群算法對(duì)快遞派送最優(yōu)路徑求解效果更優(yōu)。對(duì)快遞員實(shí)時(shí)位置信息的獲取,結(jié)合Android系統(tǒng)的定位模塊和百度LBS云平臺(tái)的鷹眼軌跡服務(wù),實(shí)現(xiàn)快遞員位置信息的收集,并上傳至云端,管理者通過Web管理端實(shí)現(xiàn)對(duì)快遞員的實(shí)時(shí)定位以及軌跡回放。另外,快遞的實(shí)時(shí)簽收信息由Android端上傳至服務(wù)器,在百度地圖上以麻點(diǎn)分布圖的形式展現(xiàn)給管理者。根據(jù)問題的解決方案,采用Java EE和MVC軟件設(shè)計(jì)模式構(gòu)建了快遞派送系統(tǒng)Web管理端,運(yùn)用Android開發(fā)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的LBS服務(wù)和系統(tǒng)的Android客戶端,通過Web Service完成移動(dòng)端與服務(wù)器端的數(shù)據(jù)交互。實(shí)現(xiàn)基于LBS快遞派送管理系統(tǒng)的主要功能,包括為管理人員提供的LBS實(shí)時(shí)定位及歷史軌跡回放和派送完成情況實(shí)時(shí)查看;為快遞員提供的派送任務(wù)管理和派送最優(yōu)路徑規(guī)劃。
【關(guān)鍵詞】：快遞派送 LBS 粒子群算法 最優(yōu)路徑規(guī)劃 軌跡回放
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.52;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 快遞派送中存在的問題10-11
• 1.3 研究現(xiàn)狀11-15
• 1.3.1 快遞派送管理現(xiàn)狀11-12
• 1.3.2 TSP問題研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3.3 粒子群算法研究現(xiàn)狀13-15
• 1.4 研究目的15
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)15-17
• 2 相關(guān)技術(shù)分析及選擇17-25
• 2.1 LBS服務(wù)技術(shù)分析與平臺(tái)選擇17-21
• 2.1.1 LBS起源及發(fā)展17-18
• 2.1.2 LBS的體系結(jié)構(gòu)及工作流程18-19
• 2.1.3 LBS云服務(wù)平臺(tái)的選擇19-21
• 2.2 定位技術(shù)分析與選擇21-23
• 2.2.1 小區(qū)識(shí)別碼21
• 2.2.2 基站三角測(cè)量21-22
• 2.2.3 GPS與輔助GPS22-23
• 2.2.4 定位技術(shù)選擇23
• 2.3 粒子群算法求解TSP問題23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 3 基于LBS的最優(yōu)派送路徑規(guī)劃模型及算法應(yīng)用模型25-31
• 3.1 問題描述及分析25-26
• 3.2 快遞派送中最優(yōu)路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)模型26-28
• 3.3 粒子群算法在最優(yōu)路徑規(guī)劃中的應(yīng)用模型28-29
• 3.4 本章小結(jié)29-31
• 4 基于LBS快遞派送管理系統(tǒng)的需求分析及功能設(shè)計(jì)31-43
• 4.1 需求分析31-33
• 4.2 總體設(shè)計(jì)33-35
• 4.3 功能設(shè)計(jì)35-39
• 4.4 數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)39-42
• 4.5 本章小結(jié)42-43
• 5 基于LBS快遞派送管理系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)43-79
• 5.1 系統(tǒng)開發(fā)工具與環(huán)境43
• 5.2 定位信息收集43-47
• 5.3 派送任務(wù)管理47-52
• 5.4 最優(yōu)派送路徑規(guī)劃52-71
• 5.4.1 粒子群算法求解快遞派送最優(yōu)路徑52-57
• 5.4.2 粒子群算法的改進(jìn)57-63
• 5.4.3 改進(jìn)效果分析63-69
• 5.4.4 繪制派送最優(yōu)路徑圖69-71
• 5.5 LBS定位與軌跡回放71-75
• 5.6 派送完成情況查看75-77
• 5.7 本章小結(jié)77-79
• 6 總結(jié)與展望79-81
• 6.1 本文工作總結(jié)79-80
• 6.2 未來研究展望80-81
• 致謝81-83
• 參考文獻(xiàn)83-86

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李源昊;陸平;吳一凡;韋薇;宋國(guó)杰;;面向移動(dòng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的用戶年齡與性別特征識(shí)別[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2016年02期

2 張晨;明德祥;陳建云;楊俊;;A-GPS輔助定位技術(shù)研究[J];計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制;2016年01期

3 程畢蕓;魯海燕;徐向平;沈莞薔;;求解旅行商問題的改進(jìn)局部搜索混沌離散粒子群優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2016年01期

4 月尤;;國(guó)務(wù)院首次出臺(tái)快遞業(yè)發(fā)展綱領(lǐng)性文件——2020年:鄉(xiāng)鄉(xiāng)有網(wǎng)點(diǎn) 村村通快遞[J];廣東交通;2015年06期

5 徐麗蕊;;城市配送TSP問題的LINGO求解[J];電子設(shè)計(jì)工程;2015年13期

6 董躍華;戴玉倩;;混合粒子群算法的軟件測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2015年02期

7 王寶生;屈寶存;;蟻群算法在求解TSP問題中的改進(jìn)研究[J];電子設(shè)計(jì)工程;2014年22期

8 王凱;韓雪峰;;基于混沌離散PSO算法的乙烯生產(chǎn)過程模型變量的選擇[J];計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制;2014年08期

9 劉丹;陳冰;;基于D-S理論與QFD結(jié)合的物流服務(wù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版);2014年04期

10 楊浩雄;劉彤;;商業(yè)區(qū)快遞車輛路徑優(yōu)化及仿真[J];計(jì)算機(jī)仿真;2014年08期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 李秋影;基于全局最優(yōu)預(yù)測(cè)的自適應(yīng)變異粒子群優(yōu)化算法[D];吉林大學(xué);2015年

2 趙恒;基于LBS的本地美食推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2015年

3 倪全貴;粒子群遺傳混合算法及其在函數(shù)優(yōu)化上的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2014年

4 吳蔚;安卓平臺(tái)快遞派送輔助軟件開發(fā)[D];北京郵電大學(xué);2013年

5 楊少健;基于Android的LBS移動(dòng)訂餐系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];暨南大學(xué);2012年

6 汪超;基于云混沌粒子群算法的配電網(wǎng)無功規(guī)劃優(yōu)化[D];上海交通大學(xué);2011年

7 李趙陽;基于粒子群算法的武器—目標(biāo)分配問題求解[D];吉林大學(xué);2009年

8 邵藝;基于WebServices的快遞業(yè)務(wù)系統(tǒng)研究[D];上海交通大學(xué);2008年

，

本文編號(hào)：950744