众包模式下家电产品设计的任务分解与分配方法研究

这是一篇关于众包设计,家电,复杂产品,任务分解,能力评估,任务分配的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展,众包设计模式已成为推动产品创新和发展的关键方式。它不仅充分利用了社会资源,实现了资源的优化配置,还汇集了来自全球的智慧和创意,打破了创新的地域和行业壁垒,让更多的人参与到解决问题和创新的过程中。然而,在产品创新开发领域,众包设计模式目前还只应用于简单产品的创新。由于复杂产品开发过程中涉及多方参与和诸多环节,导致其存在管理模式和人员交互等方面的问题,制约了众包设计模式在复杂产品中的应用。家用电器作为复杂产品,传统制造难以满足人们对个性化家电产品的日益增长需求,因此对家电产品的创新能力提出了新的要求。为使复杂产品适用于众包设计模式,本文以家电产品为例,对家电产品众包设计过程中的复杂产品进行分解,将其拆分为合适的子任务,以降低产品整体的复杂度并提高管理效率。同时,本文研究了家电产品众包设计中的任务分配问题,以合理地将任务分配给众包参与者。通过这种方式,整合众包设计模式,使其能够更好地应用于复杂产品的创新和发展。首先,对于众包平台需要将家电产品复杂任务分解成相对简单、独立的子任务,以便更容易地将设计任务分配给众包参与者。本文提出了一种家电产品众包设计的任务分解方法。该方法综合考虑了子任务之间的相关性与子任务间的影响程度,对其进行了定量分析,将其融合到基于模块度的聚类的方法中,最终实现模块度最大化的聚类结果。通过分析子任务粒度,对其进行控制,以得到合理的任务分解结果。该方法使得分解后的子任务中内聚性较高,子任务之间的耦合性较低。为了对任务分解的聚合结果进行评估,本文引入了密度、熵和主题差异系数等指标进行度量和评估。本文方法提高了子任务分类结果的准确性,有助于提高任务分解中聚类的精度和效率,为后续的任务分配和执行提供支持。其次,对于众包平台任务需要将分解后的子任务分配给众包参与者,其中需要综合考虑其相关因素,并进行量化和评估,最终将适合的任务分配给任务参与者。本文建立了一种基于接包方综合能力度量的家电产品众包任务分配方法。综合考虑了接包方的能力、兴趣和信誉,并采用了一系列具体的方法对这些因素进行量化。最后,将任务分配问题看作是一个组合优化问题,并提出了基于贪心算法的解决方案,进行了实验分析。通过对比实验,证明了贪心算法在求解家电产品众包任务分配问题时,具有较高的求解效率和较好的求解质量。

众包模式下家电产品设计的任务分解与分配方法研究

这是一篇关于众包设计,家电,复杂产品,任务分解,能力评估,任务分配的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展,众包设计模式已成为推动产品创新和发展的关键方式。它不仅充分利用了社会资源,实现了资源的优化配置,还汇集了来自全球的智慧和创意,打破了创新的地域和行业壁垒,让更多的人参与到解决问题和创新的过程中。然而,在产品创新开发领域,众包设计模式目前还只应用于简单产品的创新。由于复杂产品开发过程中涉及多方参与和诸多环节,导致其存在管理模式和人员交互等方面的问题,制约了众包设计模式在复杂产品中的应用。家用电器作为复杂产品,传统制造难以满足人们对个性化家电产品的日益增长需求,因此对家电产品的创新能力提出了新的要求。为使复杂产品适用于众包设计模式,本文以家电产品为例,对家电产品众包设计过程中的复杂产品进行分解,将其拆分为合适的子任务,以降低产品整体的复杂度并提高管理效率。同时,本文研究了家电产品众包设计中的任务分配问题,以合理地将任务分配给众包参与者。通过这种方式,整合众包设计模式,使其能够更好地应用于复杂产品的创新和发展。首先,对于众包平台需要将家电产品复杂任务分解成相对简单、独立的子任务,以便更容易地将设计任务分配给众包参与者。本文提出了一种家电产品众包设计的任务分解方法。该方法综合考虑了子任务之间的相关性与子任务间的影响程度,对其进行了定量分析,将其融合到基于模块度的聚类的方法中,最终实现模块度最大化的聚类结果。通过分析子任务粒度,对其进行控制,以得到合理的任务分解结果。该方法使得分解后的子任务中内聚性较高,子任务之间的耦合性较低。为了对任务分解的聚合结果进行评估,本文引入了密度、熵和主题差异系数等指标进行度量和评估。本文方法提高了子任务分类结果的准确性,有助于提高任务分解中聚类的精度和效率,为后续的任务分配和执行提供支持。其次,对于众包平台任务需要将分解后的子任务分配给众包参与者,其中需要综合考虑其相关因素,并进行量化和评估,最终将适合的任务分配给任务参与者。本文建立了一种基于接包方综合能力度量的家电产品众包任务分配方法。综合考虑了接包方的能力、兴趣和信誉,并采用了一系列具体的方法对这些因素进行量化。最后,将任务分配问题看作是一个组合优化问题,并提出了基于贪心算法的解决方案,进行了实验分析。通过对比实验,证明了贪心算法在求解家电产品众包任务分配问题时,具有较高的求解效率和较好的求解质量。

概率威胁环境下多AUV集群决策方法研究

这是一篇关于自主水下航行器,概率威胁环境,任务分配,路径规划,局部避障的论文, 主要内容为自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)是能够完成海洋资源开发、环境探测作业等任务的新型海洋开发工具。当AUV在海底进行作业时,未知环境和自身状态的不确定性加大了AUV的研究和控制难度。由于单一AUV携带的负载能源有限,无法满足复杂的任务需求;因此多AUV编队成为了当前研究领域的热点问题之一。集群决策技术是保障多AUV编队自主高效地完成各种作业任务的先决条件。本文中所提出的概率威胁包括自身威胁及环境威胁。其中自身威胁包括AUV设备故障、能量不足等异常问题。环境威胁包括水下探测设备、地形、障碍物和雷区等禁航区域。本文针对环境威胁加以建模,解决了环境不确定性给控制算法带来的冗杂性问题。因自身威胁为小概率事件,所以本文中不加以讨论。本文以多AUV编队作为研究对象,以海洋勘探任务为研究背景,根据勘探任务的不同阶段面对的不同的协调问题,对多AUV编队的任务分配、协同作业以及编队局部避障等关键问题展开研究。本文主要的研究工作总结为如下三个方面:(1)针对未知环境下的多AUV任务分配问题,提出了粒子群聚类均值算法及在线行为决策的控制方法。多AUV任务分配问题共分为两层,分为顶层的任务分配与底层的航迹规划。首先,针对顶层的初始任务点分配问题,提出了粒子群聚类均值算法,将航程及能量损耗作为约束条件,实现多AUV任务负载的均匀分布。其次,针对底层的航迹规划问题,设计了AUV的虚拟跟踪目标,将航迹规划问题转化成目标跟踪问题。依据提出的在线行为决策,控制AUV的艏向角和前向速度,使AUV能避开高威胁区,同时能快速准确地跟踪虚拟目标,实现了航迹的规划。最后通过“在线行为决策”仿真验证,证明了所提出的在线行为决策的有效性,所提方法可解决多AUV的任务分配问题。(2)针对多AUV协同作业的路径规划问题,提出了基于改进的快速扩展随机树算法(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)的多AUV协同路径规划方法。首先,基于传统的RRT算法原理,在初始的随机点的选择中设计了传统随机点、趋向目标点和协同编队点三种概率选择。多AUV在不同的任务环境下,可对三种随机点的选择概率进行不同的设计。其次,针对RRT算法中新节点的选择上,将概率威胁引入方向增强策略,对起始点赋予概率威胁分布,引导随机树的叶子节点向概率威胁低的方向扩展。此外,对多AUV系统在时间与空间上进行协同约束,设计了协同评价函数,使得系统可以得到评价信息较好的路径。最后设计了三种仿真案例,进行随机点的三种选择概率赋值,证实了算法的有效性,可实现多AUV的协同路径规划。(3)针对AUV编队的局部避障问题,提出了一种基于改进的人工势场法和一致性协议的协同避障算法。首先,针对传统人工势场法容易陷入局部最小值的缺点,设计一种与AUV移动方向垂直的辅助势场,解决了AUV易在势场中的合力为零,出现局部最小值的问题。其次,针对编队系统在局部避障过程中,队形会发生改变的问题,设计了保持速度、位置一致的AUV编队的控制律。通过势场力调整一致性协议的期望编队,解决了人工势场法与一致性协议组合算法的控制冲突问题。最后,通过能量函数的有界,证明了系统收敛的稳定性。通过仿真验证,证实了AUV编队可以实现局部避障下的编队状态的收敛。

概率威胁环境下多AUV集群决策方法研究

这是一篇关于自主水下航行器,概率威胁环境,任务分配,路径规划,局部避障的论文, 主要内容为自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)是能够完成海洋资源开发、环境探测作业等任务的新型海洋开发工具。当AUV在海底进行作业时,未知环境和自身状态的不确定性加大了AUV的研究和控制难度。由于单一AUV携带的负载能源有限,无法满足复杂的任务需求;因此多AUV编队成为了当前研究领域的热点问题之一。集群决策技术是保障多AUV编队自主高效地完成各种作业任务的先决条件。本文中所提出的概率威胁包括自身威胁及环境威胁。其中自身威胁包括AUV设备故障、能量不足等异常问题。环境威胁包括水下探测设备、地形、障碍物和雷区等禁航区域。本文针对环境威胁加以建模,解决了环境不确定性给控制算法带来的冗杂性问题。因自身威胁为小概率事件,所以本文中不加以讨论。本文以多AUV编队作为研究对象,以海洋勘探任务为研究背景,根据勘探任务的不同阶段面对的不同的协调问题,对多AUV编队的任务分配、协同作业以及编队局部避障等关键问题展开研究。本文主要的研究工作总结为如下三个方面:(1)针对未知环境下的多AUV任务分配问题,提出了粒子群聚类均值算法及在线行为决策的控制方法。多AUV任务分配问题共分为两层,分为顶层的任务分配与底层的航迹规划。首先,针对顶层的初始任务点分配问题,提出了粒子群聚类均值算法,将航程及能量损耗作为约束条件,实现多AUV任务负载的均匀分布。其次,针对底层的航迹规划问题,设计了AUV的虚拟跟踪目标,将航迹规划问题转化成目标跟踪问题。依据提出的在线行为决策,控制AUV的艏向角和前向速度,使AUV能避开高威胁区,同时能快速准确地跟踪虚拟目标,实现了航迹的规划。最后通过“在线行为决策”仿真验证,证明了所提出的在线行为决策的有效性,所提方法可解决多AUV的任务分配问题。(2)针对多AUV协同作业的路径规划问题,提出了基于改进的快速扩展随机树算法(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)的多AUV协同路径规划方法。首先,基于传统的RRT算法原理,在初始的随机点的选择中设计了传统随机点、趋向目标点和协同编队点三种概率选择。多AUV在不同的任务环境下,可对三种随机点的选择概率进行不同的设计。其次,针对RRT算法中新节点的选择上,将概率威胁引入方向增强策略,对起始点赋予概率威胁分布,引导随机树的叶子节点向概率威胁低的方向扩展。此外,对多AUV系统在时间与空间上进行协同约束,设计了协同评价函数,使得系统可以得到评价信息较好的路径。最后设计了三种仿真案例,进行随机点的三种选择概率赋值,证实了算法的有效性,可实现多AUV的协同路径规划。(3)针对AUV编队的局部避障问题,提出了一种基于改进的人工势场法和一致性协议的协同避障算法。首先,针对传统人工势场法容易陷入局部最小值的缺点,设计一种与AUV移动方向垂直的辅助势场,解决了AUV易在势场中的合力为零,出现局部最小值的问题。其次,针对编队系统在局部避障过程中,队形会发生改变的问题,设计了保持速度、位置一致的AUV编队的控制律。通过势场力调整一致性协议的期望编队,解决了人工势场法与一致性协议组合算法的控制冲突问题。最后,通过能量函数的有界,证明了系统收敛的稳定性。通过仿真验证,证实了AUV编队可以实现局部避障下的编队状态的收敛。

大型智能工厂跨车间生产物流中AGV调度研究

这是一篇关于生产物流,路径规划,任务分配,重调度策略,FlexSim,微服务的论文, 主要内容为智能生产物流是指智能制造企业在智能生产环境中,通过自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)、传送带、升降机和设备控制系统等技术,根据生产计划在生产作业时按照生产工艺进行原辅料的配送,部件或半成品在不同的加工点转运,成品从生产线到智能仓库出入库等运输作业的全过程。在生产物流过程中,融入路径规划技术的AGV是执行自动化生产及仓储运输的重要装置,基于智能化设备的多AGV的路径规划及任务调度技术结合信息化系统是实现多AGV在生产及仓储等复杂环境下执行物流运输任务、提高制造生产效率的关键。本文以河南H大型制造企业的智能化无人工厂易地技术改造项目为研究对象,为实现全企业无人化智能生产物流,结合易地技改项目中生产物流跨车间、跨楼层和基于生产计划、生产工艺智能化调度的特点构建了一个自适应、反应灵活、可靠性强、鲁棒的生产物流一体化智能管控系统,重点研究了多AGV在生产物流过程中的静态环境多任务分配、动态任务重调度策略以及无冲突的全局最优路径规划,最终实现基于整个智能工厂的全车间无人化、智能化生产物流运输。其主要研究内容如下:(1)在生产计划、生产工艺复杂可变的情况下,针对H企业智能工厂中生产调度跨车间、智能生产存储一体化、仓储物流跨楼层等特点,结合智能工厂生产布局及工艺流程,构建基于整个智能工厂的跨车间跨楼层调度模型。(2)在多AGV全局路径规划方面,提出基于人工势场蚁群融合算法的多AGV全局路径规划算法,实现多AGV的物流作业智能化。首先使用人工势场法规划出单AGV的初始最优路径并针对目标不可达问题提出改进斥力场函数;然后针对蚁群算法局部最优解陷阱问题引入融合初始最优路径的自适应启发信息优化,针对收敛速度较慢的问题采用差异化信息素更新方式进行改进;最后针对多AGV最优路径冲突问题,引入相应的避障冲突解决策略,以实现多个AGV的无冲突最优寻路。最终使改进人工势场蚁群融合算法在路径规划中耗时少,且能够规划出无冲突的多AGV行驶路径。(3)在多AGV任务分配及重调度方面,提出基于改进遗传算法的动态任务调度优化方法,实现生产物流任务管理智慧化。以AGV总行驶路径最短、任务完成时间最短和AGV数量最少作为优化指标提出AGV调度优化适应度函数,针对静态环境下的多AGV多任务分配问题,对遗传算法提出交叉与变异概率随进化次数自适应调整的改进,并通过实例验证了本文模型与算法相较于传统算法的优越性。针对动态任务重调度问题,结合任务周期更新策略和关键字动态更新策略提出基于任务属性的混合动态更新策略优化,最终通过多AGV动态任务重调度实验验证所提策略结合上文任务分配算法的有效性和实时性。(4)为河南H大型制造企业智能工厂进行生产物流管控系统的研发,实现生产物流一体化智能管控。首先采用Flexsim仿真软件结合上述任务调度和路径规划算法对H企业智能工厂进行仿真实验,并给出最优AGV数量配置。其次对H企业的易地技改项目的开发背景及现实需求进行论述,并依据平台所需功能进行系统框架设计,基于数据库实体关系进行分析,采用Spring Cloud微服务框架对关键模块功能进行研发,进而实现生产物流的一体化管控,进一步提高企业运营管理的自动化、透明化、智能化。

基于jBPM的工单系统的设计与实现

这是一篇关于工作流管,工作流引擎,流程部署,任务分配,流程监控的论文, 主要内容为传统的业务管理系统在处理复杂的业务流程时存在很多缺陷，它们往往给系统开发人员、系统维护人员以及用户带来巨大的任务量。将工作流技术集成到业务管理系统中对业务系统中的流程部分进行管理，是解决上述问题的有效方法。因此如何对现有的流程引擎进行改进和完善，以及如何将其应用到实际的业务系统中就成为了一个重要的研究课题。 针对上述问题，通过分析目前主流的三大开源工作流引擎主要包括JBoss jBPM、Open WFE、Endydra Shark各自的特点，选用了扩展性相对较好同时也很容易被整合到商业应用系统中的工作流开源框架jBPM。进一步对jBPM引擎的工作原理进行了深入的剖析，并基于该引擎对工单系统的整体结构、数据库、业务流程以及各功能模块进行了设计，其中功能模块主要包括工单管理模块、事件处理模块、统计分析模块、知识库模块和用户管理模块。 结合当前比较流行的SSH框架实现了基于jBPM的工单管理系统，用于响应安全管理中心发送过来的各种告警事件。针对流程部署的局限性问题，实现了一种基于Web页面的流程部署方式。针对任务分配的不合理和不灵活问题，实现了一种基于委派的任务分配算法。基于系统的完整性考虑，实现了一种基于流程图的流程监控方式。该系统以Web页面的方法对用户提供各种服务，用户通过Web页面进行流程部署、工单查找和工单管理。 对系统分别进行了功能测试和性能测试。功能测试结果表明，该系统实现了流程部署、新建工单、动态进行任务分配、流程监控、事件批量处理和添加知识库等核心功能，且有很好的用户体验。性能测试结果表明，工单管理系统在多用户并发访问的情况下，客户端的响应时间仍然较快，达到了预期的效果。

轻小件高速分拣机器人系统实时调度研究

这是一篇关于轻小件分拣,多机器人,任务分配,路径规划,遗传算法,A*算法,系统的论文, 主要内容为随着物流行业的快速发展,快递业务量增长迅速。根据国家统计局数据,2021年全国快递业务量达到1083亿件,同比增长29.9%。包裹数量占世界总数的一半以上,其中大部分是轻小件包裹。因此,提高轻小件包裹分拣的作业效率和降低作业成本可以极大地降低分拣成本,从而降低整个物流作业成本。本文的研究对象是一种新型轻小件高速分拣机器人系统,该系统可以直接在地面上进行分拣操作,无需专用的分拣平台(例如分拣小黄人系统的专用分拣平台)。具有灵活性好、低能耗和效率高等优点。本文主要针对系统中的多机器人实时调度进行研究,该实时调度分为两个阶段:第一阶段是多机器人的实时任务分配,第二阶段是多机器人的实时路径规划。首先系统把当前波次的分拣任务分配给多个机器人,然后对有任务的机器人进行实时路径规划。主要研究内容和成果如下:(1)多机器人实时任务分配本文考虑了当前时刻空闲机器人的初始位置、任务之间的关联关系以及任务切换代价等因素,建立了以最低分拣成本为目标的实时任务分配模型;针对三种分拣任务(包裹分拣、空料箱搬运和满料箱搬运)和两种分拣机器人(分拣搬运机器人和料箱搬运机器人)设计了一种两段双层编码方式,并根据编码特点设计了结合选择算子、交换算子、变异算子和贪心算子的改进遗传搜索算法来对模型进行求解;使用了改进的Multi-Agent Path Finding(MAPF)基准测试数据集对模型和算法进行验证,实验结果表明:该算法求解精度相较于标准遗传算法和标准分散搜索算法分别提升了 17.2%和10.5%。(2)多机器人实时路径规划本文采用集中调度方式,建立了基于总路径行驶成本最低的实时路径规划模型,同时考虑机器人之间的行驶冲突、问题规模和求解时效性,设计了一种基于机器人优先级的双层路径搜索算法(Priority Base Search,PBS)。该算法采用基于时间步的方式,进行动态调度(按照机器人优先级依次规划每个机器人接下来的两步动作并执行一步,直至到达目的地,最终获得本次调度的最优路径)。使用了 MAPF基准测试数据集对模型和算法进行了验证,实验结果表明:相较于传统的A*搜索算法,本文设计的算法在求解速度提升较大,问题规模越大越明显,在解的质量提升了12.3%。(3)轻小件高速分拣机器人生产管理系统本文基于JAVA开发了轻小件高速分拣机器人生产管理系统,该系统可以运行在Windows、Linux等多种操作系统上。它能够实时调度多个机器人来完成相应的订单任务,并提供机器人的优化控制等功能。同时,该系统提供多层次的系统控制,包括业务层、任务层和通信层等,上层对接仓储管理系统(WMS)系统,下层对接多个机器人。

大型智能工厂跨车间生产物流中AGV调度研究

这是一篇关于生产物流,路径规划,任务分配,重调度策略,FlexSim,微服务的论文, 主要内容为智能生产物流是指智能制造企业在智能生产环境中,通过自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)、传送带、升降机和设备控制系统等技术,根据生产计划在生产作业时按照生产工艺进行原辅料的配送,部件或半成品在不同的加工点转运,成品从生产线到智能仓库出入库等运输作业的全过程。在生产物流过程中,融入路径规划技术的AGV是执行自动化生产及仓储运输的重要装置,基于智能化设备的多AGV的路径规划及任务调度技术结合信息化系统是实现多AGV在生产及仓储等复杂环境下执行物流运输任务、提高制造生产效率的关键。本文以河南H大型制造企业的智能化无人工厂易地技术改造项目为研究对象,为实现全企业无人化智能生产物流,结合易地技改项目中生产物流跨车间、跨楼层和基于生产计划、生产工艺智能化调度的特点构建了一个自适应、反应灵活、可靠性强、鲁棒的生产物流一体化智能管控系统,重点研究了多AGV在生产物流过程中的静态环境多任务分配、动态任务重调度策略以及无冲突的全局最优路径规划,最终实现基于整个智能工厂的全车间无人化、智能化生产物流运输。其主要研究内容如下:(1)在生产计划、生产工艺复杂可变的情况下,针对H企业智能工厂中生产调度跨车间、智能生产存储一体化、仓储物流跨楼层等特点,结合智能工厂生产布局及工艺流程,构建基于整个智能工厂的跨车间跨楼层调度模型。(2)在多AGV全局路径规划方面,提出基于人工势场蚁群融合算法的多AGV全局路径规划算法,实现多AGV的物流作业智能化。首先使用人工势场法规划出单AGV的初始最优路径并针对目标不可达问题提出改进斥力场函数;然后针对蚁群算法局部最优解陷阱问题引入融合初始最优路径的自适应启发信息优化,针对收敛速度较慢的问题采用差异化信息素更新方式进行改进;最后针对多AGV最优路径冲突问题,引入相应的避障冲突解决策略,以实现多个AGV的无冲突最优寻路。最终使改进人工势场蚁群融合算法在路径规划中耗时少,且能够规划出无冲突的多AGV行驶路径。(3)在多AGV任务分配及重调度方面,提出基于改进遗传算法的动态任务调度优化方法,实现生产物流任务管理智慧化。以AGV总行驶路径最短、任务完成时间最短和AGV数量最少作为优化指标提出AGV调度优化适应度函数,针对静态环境下的多AGV多任务分配问题,对遗传算法提出交叉与变异概率随进化次数自适应调整的改进,并通过实例验证了本文模型与算法相较于传统算法的优越性。针对动态任务重调度问题,结合任务周期更新策略和关键字动态更新策略提出基于任务属性的混合动态更新策略优化,最终通过多AGV动态任务重调度实验验证所提策略结合上文任务分配算法的有效性和实时性。(4)为河南H大型制造企业智能工厂进行生产物流管控系统的研发,实现生产物流一体化智能管控。首先采用Flexsim仿真软件结合上述任务调度和路径规划算法对H企业智能工厂进行仿真实验,并给出最优AGV数量配置。其次对H企业的易地技改项目的开发背景及现实需求进行论述,并依据平台所需功能进行系统框架设计,基于数据库实体关系进行分析,采用Spring Cloud微服务框架对关键模块功能进行研发,进而实现生产物流的一体化管控,进一步提高企业运营管理的自动化、透明化、智能化。

基于WebGIS的城市危旧房屋监管系统研究与实现

这是一篇关于危房管理,WebGIS,数据采集,任务分配的论文, 主要内容为近些年来,受自然灾害、房屋老化、市政施工等多种因素的影响,全国多地连续发生危旧房屋垮塌或者局部坍塌事故,给人民群众造成了巨大的财产损失。在危房管理方面,传统的管理方法主要是由房管部门负责,结合多个部门协同完成危房的整治工作,但是随着危房数量的逐年上升,危房数据登记迟缓、文件审核周期太长、整治过程缓慢等现象日趋明显。目前我国的城市危房管理主要以人工管理为主,也有城市采取了一些信息化的手段,如建立了危房鉴定系统或拆迁系统等,但是由于系统功能的局限性,难以适合危房管理中多部门协同工作的现实需求。针对上述问题,结合JavaEE技术、WebGIS技术及移动开发技术,本文设计并实现了一个基于WebGIS的城市危旧房屋监管系统,主要完成的工作如下:1.对危旧房屋监管系统进行详尽的业务需求分析,给出了各个子系统的业务流程和功能,设计了系统架构、数据库逻辑模型与概念模型。2.根据多部门协同监管危房工作的需求,基于WebGIS技术,结合SOA分层化服务架构,通过SSM框架和Spring MVC框架将所有的业务模块功能细化,设计了危房管理子系统、危房鉴定子系统以及危房处置子系统,实现了不同部门之间工作的协同管理。3.为了提高危房等级鉴定的效率及科学性,提出了基于K-means算法的危房等级聚类模型,用以快速预测危房等级;为了提高危房日常监管业务分配的科学性,提出了一种基于任务和员工能力评价的任务分配模型。4.针对危房数据采集与监测人工效率低下问题,设计并实现了基于React Native跨平台技术的危房巡检移动端,结合本文所提任务分配模型,实现巡检员工快速科学的任务分配与数据采集。本文所研究实现的系统已在实际工作中得以顺利应用,从使用效果来看,满足了相关政府部门对城市危旧房屋的监管、决策现实需求,达到了系统设计目标。