基于改进Dijkstra算法的共享停车系统设计
这是一篇关于Dijkstra算法,路径规划,共享停车的论文, 主要内容为近年来随着城市化进程加快,我国汽车保有量已居世界首位,这使得城市交通面临着巨大的挑战。城市中停车位使用效率不高、停车位状态信息发布不及时和停车过程中容易发生拥堵是长期困扰着广大车主的问题。为了解决上述问题,运用“共享经济”的概念,结合互联网技术与地理位置信息服务构建了基于改进Dijkstra算法的共享停车系统,帮助改善城市交通条件、促进智慧城市建设。本文主要研究内容如下:(1)针对机动车驾驶员在停车过程中容易发生交通拥堵、造成能源浪费等问题,在Dijkstra算法的基础上,结合城市道路阻抗函数理论,提出了一种采用停车路径长度和停车路径耗时构成的融合函数作为Dijkstra算法的权重矩阵的路径规划算法。然后,使用仿真工具构建地下停车场平面图和实时数据,利用数值模拟对算法模型进行仿真验证,实验结果表明基于改进Dijkstra算法的停车路径规划算法有效地缓解了停车高峰期的拥堵现象,降低了机动车驾驶员的综合停车成本。(2)针对城市中现有停车位利用率不高、停车位状态信息发布不及时的问题,调查研究有关需求,分析共享停车的业务模式,将用户实际业务需要与系统的设计目标相结合,设计共享停车系统的整体框架。使用统一建模语言对系统建模,详细介绍系统的数据库设计与功能模块设计。采用Bootstrap3框架、Html技术、Css技术、Java Script语言和腾讯位置服务开发面向机动车驾驶员和车位主的客户端以进行页面交互;使用Java语言、Spring和Spring Mvc框架实现用户模块、车位模块、订单模块等功能模块的相关功能,搭建响应用户请求的后台云服务器;采用Mybatis框架和My SQL数据库管理用户数据,采用Redis缓存热点数据;使用j Query框架和Ajax技术交换数据,接口服务采用RESTful风格。最后,对共享停车系统的实现进行了详细说明,展示了各功能模块的页面,并设计了测试用例,对系统功能和性能进行测试,验证了系统的可靠性。
基于可见光的室内停车场导航定位系统研究
这是一篇关于可见光,室内定位,定位算法,卡尔曼滤波,Dijkstra算法的论文, 主要内容为由于缺乏成熟可靠的室内导航技术,车主在陌生停车环境下存在不熟悉道路和车位等情况,停车难已成为了人们日常生活中的痛点。近年来可见光定位技术逐渐成熟,为停车场导航提供了一个新的技术方向,本文对可见光在导航定位中的应用展开研究,设计了一种基于可见光的停车场导航定位系统。对可见光定位技术与导航算法展开研究。首先对LED光照特性进行介绍,并且基于朗伯辐射模型理论对室内可见光传播模型进行分析。根据室内环境特点与照明需求,制定照明方案,使用MATLAB软件对光源布局的光功率分布模型和照度分布模型进行仿真,验证其在照明和定位需求的适用性。其次,对可见光定位算法展开介绍,分析了各类方法的优缺点,选取了一种基于RSS的改进加权质心算法进行研究,仿真分析了不同衰减系数K下的定位误差,验证了算法的精度并选取了最佳参数,采用卡尔曼滤波算法消除噪声干扰并进行了仿真验证。最后介绍分析了Dijkstra算法的原理和优势,进一步地结合室内停车场地图介绍了Dijkstra算法的实际应用。从停车场系统的功能需求出发提出了一种以STM32作为主控芯片基于LED频率识别的系统硬件方案,基于Java的Spring Boot框架编写了Linux服务端软件,编写基于Android移动端的导航APP并实现了定位及路径规划功能。根据设计方案搭建了LED发射端与接收端实验平台,对各项功能进行验证。采用基于角度变化的接收强度采集方法获取距离与接收强度的关系,克服了接收角和入射角引起的测距误差。最后进行定位实验,结果表明本系统的定位精度达到0.3m,可以满足车辆在低速行驶的定位需求。
基于POI和Dijkstra算法的移动机器人调度系统设计与实现
这是一篇关于移动机器人,POI,Dijkstra算法,调度算法的论文, 主要内容为随着互联网技术的日新月异,移动机器人已被越来越广泛地应用于生产制造行业、服务业以及医疗行业。其调度系统作为最核心的组成部分,控制了移动机器人的主要工作。如何在多个机器人同时被调度时,为不同地理位置、不同用户需求派遣出效率最高、耗能最小的机器人,是一个具有挑战性的研究课题。为了解决移动机器人调度问题,无数研究学者以及算法工程师们提出过多种方法。在多目标处理中,大多数文献利用权重系数加权求和的方式,将多目标问题转单目标问题。这种方法简单易用,已在多个领域应用,但往往影响因子的选取过多或不合理,尤其是多目标间关联度较大的情况下,会造成解的质量不理想。基于国内外调度系统的研究成果,本文进一步对移动机器人调度技术进行了研究。课题研究是在仓储移动机器人系统基础上,设计一种基于POI(兴趣点)和Dijkstra算法的个性化调度系统。该算法将路径长度、电压、兴趣点作为主要影响因子,重新设计算法模型,同时最短路径根据本项目地图的特点选取Dijkstra算法作为计算方法,并结合协同过滤的推荐算法记录用户的兴趣点。针对传统调度算法优先级的确定过于单一,该算法提高了调度的合理性和效率。首先,本文对现阶段传统调度算法在国内外的研究现状进行了综述,对常用的调度算法进行了对比分析。然后,介绍了移动机器人系统架构设计,主要包括智能调度引擎架构设计、前台业务管理设计和后台业务管理设计。同时介绍了在真实业务场景的应用,最后概述了该系统使用到的技术体系,以及访问控制的设计。接下来,主要概述了该系统的调度算法,首先从室内地图的构建进行了分析,以及移动机器人最短路径的规划,使其运行效率、能耗等达到最优。接着分析了调度算法模型的设计。凭借模型的改进和算法的优化,使调度的效率得到了很好的提升。最后,进行了仿真实验的数据对比以及原型系统的性能验证,主要包括机器人数和任务完成时间的比较。实验结果表明本文提出的调度算法可有效提升调度效率以及减少机器人的能耗。此外,也验证了本文提出的调度算法具有良好的调度性能,同时,该算法对其他行业应用具有很好的借鉴价值。
基于知识图谱的个性化学习路径推荐系统研究与实现
这是一篇关于知识图谱,知识点习得概率,知识点中心度,Dijkstra算法的论文, 主要内容为随着我国数字化进程不断加速,在线教育也得到了充分而广泛的应用。相较于传统课堂教学,线上教学解除了严格的时间和地点限制,学习者可随时随地获得任何学科及领域内的学习资源。为方便学习者有效发掘和整理海量的线上学习资源并合理规划学习计划,学习路径推荐逐渐成为了在线教育的重要研究课题之一,其在一定程度上改善了学习效果。目前的相关研究大多根据学习者的认知水平、学习风格、学习倾向等特征判断学习者和学习资源的适配程度高低,并根据相应的规则对学习资源进行排序及路径推荐,但未对学习者不断变化的学习行为、知识点之间的关联关系等加以利用,生成的学习路径可能存在违反知识点之间内在逻辑、无法匹配学习者不断变化的知识水平等弊端。为解决上述问题,本文结合初中数学知识图谱,展开了基于知识图谱的个性化学习路径推荐系统的研究。本文设计了基于知识图谱的个性化学习路径推荐方法。本方法首先将学生已掌握的知识点集合和目标知识点映射到知识图谱中,得到包含起点和终点的个性化知识点有向图;接着通过Page Rank算法衡量个性化知识点有向图中知识点的中心度;然后在收集学习者不断变化的交互学习序列基础上,利用CKT模型测量学生的个性化先验知识和个性化学习率,预测学生习得个性化知识点有向图中未掌握知识点的概率;最后基于Dijkstra算法,联合中心度和预测值向学习者推荐个性化学习路径。实验结果表明,本方法能够个性化的推荐适合学习者自身知识状态和学习速率的学习路径,从而帮助学习者合理高效完成目标知识点的学习。本文在实现了个性化学习路径推荐方法的基础上,完成了个性化学习路径系统的设计与实现。本系统整体采用Spring Boot框架和Vue框架,用Neo4j图数据库实现了知识图谱的可视化展示,使用My Sql数据库进行了基础数据表的存储。系统主要包括在线学习、学习路径推荐和知识点检索等功能,可因人而异地根据学习者的知识状态和学习速度去提供最匹配的学习路径,进而帮助学习者快速达成学习目标。
基于GIS的冬奥出行规划系统的设计与实现
这是一篇关于应急管理,出行规划,GIS,蚁群算法,回溯剪枝,Dijkstra算法的论文, 主要内容为冬奥会作为国家特大型体育赛事之一,吸引了众多国内外游客观赛。然而,由于赛事相关信息发布不集中,给赛事管理者和出行人员的出行和查询冬奥相关信息带来不便,并且道路突发异常情况时有发生,若不能及时采取应急措施将会给观赛游客带来延误。因此,赛事管理者和出行者缺少集赛事相关信息查询、出行规划和应急调度一体化平台。本论文以软件工程方法学为指导思想,以软件工程理论、智慧交通理论、智能优化算法为基础,以赛事管理人员和出行人员为研究对象,以应急调配和出行规划为研究场景,系统地分析了待解决问题的需求和业务流程,最后设计与开发冬奥出行规划原型系统。旨在为管理和出行人员提供便捷、可靠、高效的出行规划和信息查询服务。本文主要的设计与开发内容有如下几个方面:(1)常态与应急调度场景下出行路径规划方法和应急车辆调度模型。为了减少应急车辆和观赛人员各自出行时间,设计了用于应急和常态场景下的出行路径规划方法和应急场景下的应急车辆调配模型:在出行场景下,将研究场景聚焦于轨道交通出行和驾车出行两种出行场景,通过Dijkstra算法来实现轨道交通下不同出行目的的出行规划方法;通过改进蚁群算法以提高其在驾车路径规划方法的实用性,并通过实例证明,改进的算法比原始算法在限定搜索区域的情况下求解效率提高了23.8%,蚂蚁死锁发生的概率降低到了7-9%。在应急场景下,建立了以最短应急时间和最优车辆配置为目标的单应急点单需求点应急车辆调配模型,先使用改进蚁群算法分析最近驻车点分布,再使用回溯剪枝算法来求解模型。(2)冬奥出行规划原型系统的设计与实现。在系统功能设计方面,本文首先分析大型赛事相关的业务痛点,并依据面向对象的模块化划分方法初步将冬奥出行规划系统划分为冬奥基础数据管理、交通态势可视化及评价、应急资源调配和管理、出行路径规划和用户管理五个模块。在系统架构方面,为了简化系统开发流程,本系统使用SSM作为后端框架,Layui.js作前端框架,Web容器使用Tomcat,并使用My SQL、GDB和Redis作数据持久化工具。在系统实现方面,本系统以北京四环以内为出行规划区域,路网数据来源于Open Street Map。首先使用Arcmap对城市主干路网进行建模并存储于GDB,再通过Arc GIS Server作为地图服务器发布地图Web服务,最后使用Arc Objects组件进行二次开发来实现改进的蚁群算法对发布的地图实例的最优路径分析。
中小型零售企业供应商管理平台设计与研究
这是一篇关于FTP,异步通讯,关系型数据库,报表平台,Dijkstra算法的论文, 主要内容为随着计算机及互联网的深入普及,商业企业应用计算机管理业务已成为趋势,几乎所有大型或连锁零售企业都使用了商业管理软件。小型零售企业也在逐渐采用计算机管理代替过去的手工管理,使自己的业务流程更加规范清晰。 目前我国的零售业中90%以上为中小型零售业户,所面对的供应商往往是地区级分销商,不具备影响制造业企业生产的规模。在这种形势下,商品供应环节需要企业与供应商共同协作才能有效的确定商品供应范围和数量。企业与供应商没有协作机制,或协作机制缺乏数据支持,导致了企业经常以经验确定订单,供应商以经验确定送货。引发了各种资金、资源的浪费与重复投入,企业辛苦建立的信息化管理在商品供应环节无法发挥作用,不得不沿用过去的粗放型管理。 由于规模不够大,处于产品链条末端的中小型零售企业难以建立拉动型供应链系统。更重要的是,建立完整的供应链系统所需的硬件、网络接入、网络安全、日常维护方面的长期投入,是中小型企业难以承受的。同时分销商往往也不具备直接与零售企业业务系统接口的能力和信息化基础。 在这种情况下,中小型零售企业迫切需要一个平台能与其业务系统建立接口,既能依靠此平台与供应商进行有效协作,又能对商品供应环节提供数据支持,进而加强供需双方计划管理,减少或避免资金、人力、仓库等资源上的浪费。此平台要与供应商的信息化基础无关,还要尽量减少企业在硬件、网络接入、网络安全、日常维护等方面的长期投入。 本文利用MS SQL和C#,设计了一种可灵活配置,可使用虚拟主机发布的供应商管理平台。此平台使用基于FTP的异步WEB服务作为传输机制,传输的具体内容可配置;提供自定义报表平台作为数据分析和展示工具,可修改报表作为数据回传方式;提供统一的用户权限控制;优化了报表制作所需的使用关系型数据库实现的Dijkstra算法。 本文的主要贡献为: 1.整合相关技术形成了可配置,可定制的供应商管理平台,部署可使用虚拟主机,与业务系统接口无需专线接入,传输内容和回传内容可定制,数据展示和分析也可定制,并提供统一的用户权限控制。 2.提出了基于数据库系统的Dijkstra算法的新的实现方案,包括数据库中图的存储方案设计,以及Dijkstra算法内循环的基于数据库系统的Update机制的实现,提高了算法的执行效率。
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