基于贪心算法的物流配送系统设计与实现
这是一篇关于Spring,Struts,Hibernate,贪心算法,最优路径的论文, 主要内容为互联网的普及加快了社会各行各业的发展，人们对各方面的需求也逐步随着行业的发展而提出越来越高的要求。以往物流业人工的数据信息处理已经不能满足与现代的需求，而且物流业是一个服务行业，所以快速的运输、优质的服务是企业生存的根本。同时随着生活水平的提高，物价也在不断上涨，所以节约运营成本、合理搭配资源在一定程度上能够适应不断变化的需求。 本文从物流行业的需求出发，遵照物流运输路线用时要短，节约车辆运行成本，任务分配要合理，在较短的时间内，用一定量的车辆完成大量的订单运输，设计了一个物流配送系统。方便客户下订单，利用贪心算法来加快配送点的订单分配处理，同时也利用贪心算法来解决较优路径的选择问题，力求在较短的时间内，完成全部的任务分配，以及最快到达目的地，使得各种运营成本有效降低。 本文的研究对象是三大开源框架Spring、Struts、Hibernate，以及三者的整合。Spring是分层的Java SE/EE应用一站式的轻量级开源框架，IoC（Inverseof Control：反转控制）和AOP（Aspect Oriented Programming：面向切面的编程）是它的内核，它们提供了展现层Spring MVC和持久层Spring JDBC以及业务层事物管理、访问控制等众多的企业级应用技术。Struts框架混合了Servlet和JSP的许多优点，在利用MVC设计模式来开发Web应用时简化了代码，降低了难度，也节约了大量的开发时间。Hibernate作用于持久层，它是一个面向Java环境的对象/关系数据库映射工具，Hibernate简化了开发者对于持久化的开发，其次，Hibernate对JDBC良好的封装使得对数据库的访问变得简单迅速。三种框架的结合对于传统的MVC模式来说，其优点是最大限度的使得系统各层之间是低耦合的，系统的可扩展性和维护性都有所提高。 本文的主要研究内容是利用SSH框架设计物流配送系统，并在系统中加入了贪心算法，来解决任务分配问题以及寻找用时较短的较优路径问题，贪心算法简单有效，并且反应迅速，而且贪心算法是最接近人的日常思维的算法。
压力容器行业生产管理系统研究与实现
这是一篇关于压力容器,生产管理系统,贪心算法,SSH2的论文, 主要内容为压力容器产品即压力容器设备,在我国属于特种设备,压力容器产品大多属于单件、小批量定制生产,产品设计一般由具有资质的设计院完成,因此具有配件标准化程度高的特点,各部门必须按照生产流程紧密配合。而国内的中小型压力容器制造企业大多缺乏对产品制造过程管理的充分重视,信息化水平有限,使生产信息不能及时有效的进行传递,造成管理方式的松散和管理技术的薄弱,从而造成成本增加和效率低下。本文对兰州某大型压力容器制造企业的生产特点进行了深入调研与分析,详细分析了该企业现有的生产流程,总结了当前生产中存在的问题,并提出了适合企业自身特点的生产管理系统模型。由于该行业生产过程中焊接工序占到了很大的比例,为了使生产计划的编制更加合理,生产效率得到提升,完工时间得到缩短,本文深入研究了焊接任务的排序算法—贪心算法,并提出基于任务相似度的问题模型,实现了贪心算法在排序算法中的应用。最后后介绍了基于B/S架构的系统设计,以及系统数据库的设计,通过使用J2EE开发平台的SSH2框架,对该系统模型进行了实现,最后展示了生产管理系统的部分功能界面。
高校学生宿舍服务平台设计与实现
这是一篇关于智能分配宿舍,宿舍信息管理,贪心算法,微信公众平台的论文, 主要内容为宿舍是大学生校园生活的最重要生活场所之一,同时也是学校开展“环境育人、服务育人”的重要德育场所。因此,构建一个安全、完善的高校学生宿舍服务平台是建设数字化校园的重要组成部分。宿舍服务与管理的最基本目标是为大学生提供一个舒适、安全的住宿场所。宿舍服务平台的建立能够提高宿舍管理的效率,为学生的宿舍生活提供更好的保障与服务。本文针对学生宿舍相关业务管理需求,结合现代管理理念,开发一套基于B/S模式架构的学生宿舍服务平台,实现交互式(学校管理层--学生)的人性化宿舍管理模式。重点实现入住智能自动分配宿舍、学生信息管理、学生住宿管理、宿舍卫生检查管理、学生住宿期间的奖惩管理等宿舍管理基本功能;并采用个性化服务理念加入宿舍管理微信公众服务号,为提供学生宿舍设备报修、意见反馈、社区论坛等交互式服务;此外还初步实现学生宿舍管理工作数据的分析和决策支持功能。学生宿舍服务平台采用ASP.NET MVC的设计模式,后台的数据库存储和数据模型构建采用SQL Server数据库管理系统和ADO.NET Entity Framework数据库访问技术。
基于贪心算法的物流配送系统设计与实现
这是一篇关于Spring,Struts,Hibernate,贪心算法,最优路径的论文, 主要内容为互联网的普及加快了社会各行各业的发展，人们对各方面的需求也逐步随着行业的发展而提出越来越高的要求。以往物流业人工的数据信息处理已经不能满足与现代的需求，而且物流业是一个服务行业，所以快速的运输、优质的服务是企业生存的根本。同时随着生活水平的提高，物价也在不断上涨，所以节约运营成本、合理搭配资源在一定程度上能够适应不断变化的需求。 本文从物流行业的需求出发，遵照物流运输路线用时要短，节约车辆运行成本，任务分配要合理，在较短的时间内，用一定量的车辆完成大量的订单运输，设计了一个物流配送系统。方便客户下订单，利用贪心算法来加快配送点的订单分配处理，同时也利用贪心算法来解决较优路径的选择问题，力求在较短的时间内，完成全部的任务分配，以及最快到达目的地，使得各种运营成本有效降低。 本文的研究对象是三大开源框架Spring、Struts、Hibernate，以及三者的整合。Spring是分层的Java SE/EE应用一站式的轻量级开源框架，IoC（Inverseof Control：反转控制）和AOP（Aspect Oriented Programming：面向切面的编程）是它的内核，它们提供了展现层Spring MVC和持久层Spring JDBC以及业务层事物管理、访问控制等众多的企业级应用技术。Struts框架混合了Servlet和JSP的许多优点，在利用MVC设计模式来开发Web应用时简化了代码，降低了难度，也节约了大量的开发时间。Hibernate作用于持久层，它是一个面向Java环境的对象/关系数据库映射工具，Hibernate简化了开发者对于持久化的开发，其次，Hibernate对JDBC良好的封装使得对数据库的访问变得简单迅速。三种框架的结合对于传统的MVC模式来说，其优点是最大限度的使得系统各层之间是低耦合的，系统的可扩展性和维护性都有所提高。 本文的主要研究内容是利用SSH框架设计物流配送系统，并在系统中加入了贪心算法，来解决任务分配问题以及寻找用时较短的较优路径问题，贪心算法简单有效，并且反应迅速，而且贪心算法是最接近人的日常思维的算法。
移动网络中基于机器学习的缓存策略研究
这是一篇关于缓存,异构网络,机器学习,整数规划,贪心算法,流行度预测,深度强化学习的论文, 主要内容为在移动网络中部署缓存可以有效降低时延、提升传输速率、降低回程链路拥塞、卸载宏基站处的流量,是应对无线设备数据流量剧增的关键技术之一。然而,相比于巨大的互联网内容库,基站的缓存容量较小,如何制定有效的缓存放置策略来确定需要缓存的文件以提高缓存的命中率是缓存技术需要考虑的重要问题之一;同时,面对不断变化的文件流行度,如何确定缓存的替换策略以适应该变化也是需要考虑的另一个问题。本文主要研究了移动网络中的缓存技术,采用机器学习的方法,通过预测文件流行度,提出了优化缓存命中率和系统成本的缓存放置和替换策略。具体内容及创新点如下:(1)针对宏基站、小基站和D2D通信并存的异构网络场景,提出了基于用户移动性和社会关系的小基站与用户的缓存策略。首先在用户偏好(用户请求不同文件的概率分布)未知的情况下,采用机器学习的方法根据其请求历史记录预测用户偏好。综合考虑用户的移动性、物理位置关系、社会关系推导了平均系统成本的表达式,在缓存容量的约束下,以小基站和重要用户的缓存策略为变量,构建了平均系统成本最小化的优化问题。为了解决重要用户数多时计算复杂度大的问题,在证明了目标函数是超模函数后,提出一种基于贪心算法的次优算法对优化问题进行求解,降低了算法的复杂度。仿真结果表明,相比于随机缓存策略,提出的缓存策略减少了接近30%系统成本,并且次优解的性能非常接近最优解。(2)针对本地文件流行度未知的场景,提出了基于推荐系统的用户文件偏好预测算法以及基于缓存成本和收益之间权衡的缓存容量确定算法。首先根据协同过滤和隐语义模型预测出用户对文件的评分矩阵,然后结合用户活跃度,利用深度学习,预测出用户偏好;由于增大缓存容量在减少回程链路花费的同时会增大运营商的部署成本,综合权衡缓存容量和回程链路的成本,构建了运营商收益最大化的优化问题,采用了启发式算法对最优缓存容量及其对应的缓存策略进行求解。仿真结果表明,与考虑全局流行度的缓存策略相比,基于本地流行度的策略可以更有效的提高缓存命中率,同时降低运营商的成本。(3)针对本地流行度动态变化的场景,提出了基于深度强化学习的缓存替换策略。首先采用马尔科夫决策过程对缓存替换问题进行建模,将当前缓存放置内容、当前请求文件作为系统状态,将缓存替换策略作为动作,奖赏函数定义为缓存命中率,构建了深度强化学习的缓存替换决策模型,基于A3C算法设计了缓存替换策略。仿真结果表明,增加A3C中的智能体数量能够加快收敛,与FIFO、LRU和LFU等传统缓存替换策略相比,所提缓存替换策略能够提高文件的命中率。
移动网络中基于机器学习的缓存策略研究
这是一篇关于缓存,异构网络,机器学习,整数规划,贪心算法,流行度预测,深度强化学习的论文, 主要内容为在移动网络中部署缓存可以有效降低时延、提升传输速率、降低回程链路拥塞、卸载宏基站处的流量,是应对无线设备数据流量剧增的关键技术之一。然而,相比于巨大的互联网内容库,基站的缓存容量较小,如何制定有效的缓存放置策略来确定需要缓存的文件以提高缓存的命中率是缓存技术需要考虑的重要问题之一;同时,面对不断变化的文件流行度,如何确定缓存的替换策略以适应该变化也是需要考虑的另一个问题。本文主要研究了移动网络中的缓存技术,采用机器学习的方法,通过预测文件流行度,提出了优化缓存命中率和系统成本的缓存放置和替换策略。具体内容及创新点如下:(1)针对宏基站、小基站和D2D通信并存的异构网络场景,提出了基于用户移动性和社会关系的小基站与用户的缓存策略。首先在用户偏好(用户请求不同文件的概率分布)未知的情况下,采用机器学习的方法根据其请求历史记录预测用户偏好。综合考虑用户的移动性、物理位置关系、社会关系推导了平均系统成本的表达式,在缓存容量的约束下,以小基站和重要用户的缓存策略为变量,构建了平均系统成本最小化的优化问题。为了解决重要用户数多时计算复杂度大的问题,在证明了目标函数是超模函数后,提出一种基于贪心算法的次优算法对优化问题进行求解,降低了算法的复杂度。仿真结果表明,相比于随机缓存策略,提出的缓存策略减少了接近30%系统成本,并且次优解的性能非常接近最优解。(2)针对本地文件流行度未知的场景,提出了基于推荐系统的用户文件偏好预测算法以及基于缓存成本和收益之间权衡的缓存容量确定算法。首先根据协同过滤和隐语义模型预测出用户对文件的评分矩阵,然后结合用户活跃度,利用深度学习,预测出用户偏好;由于增大缓存容量在减少回程链路花费的同时会增大运营商的部署成本,综合权衡缓存容量和回程链路的成本,构建了运营商收益最大化的优化问题,采用了启发式算法对最优缓存容量及其对应的缓存策略进行求解。仿真结果表明,与考虑全局流行度的缓存策略相比,基于本地流行度的策略可以更有效的提高缓存命中率,同时降低运营商的成本。(3)针对本地流行度动态变化的场景,提出了基于深度强化学习的缓存替换策略。首先采用马尔科夫决策过程对缓存替换问题进行建模,将当前缓存放置内容、当前请求文件作为系统状态,将缓存替换策略作为动作,奖赏函数定义为缓存命中率,构建了深度强化学习的缓存替换决策模型,基于A3C算法设计了缓存替换策略。仿真结果表明,增加A3C中的智能体数量能够加快收敛,与FIFO、LRU和LFU等传统缓存替换策略相比,所提缓存替换策略能够提高文件的命中率。
高校学生宿舍服务平台设计与实现
这是一篇关于智能分配宿舍,宿舍信息管理,贪心算法,微信公众平台的论文, 主要内容为宿舍是大学生校园生活的最重要生活场所之一,同时也是学校开展“环境育人、服务育人”的重要德育场所。因此,构建一个安全、完善的高校学生宿舍服务平台是建设数字化校园的重要组成部分。宿舍服务与管理的最基本目标是为大学生提供一个舒适、安全的住宿场所。宿舍服务平台的建立能够提高宿舍管理的效率,为学生的宿舍生活提供更好的保障与服务。本文针对学生宿舍相关业务管理需求,结合现代管理理念,开发一套基于B/S模式架构的学生宿舍服务平台,实现交互式(学校管理层--学生)的人性化宿舍管理模式。重点实现入住智能自动分配宿舍、学生信息管理、学生住宿管理、宿舍卫生检查管理、学生住宿期间的奖惩管理等宿舍管理基本功能;并采用个性化服务理念加入宿舍管理微信公众服务号,为提供学生宿舍设备报修、意见反馈、社区论坛等交互式服务;此外还初步实现学生宿舍管理工作数据的分析和决策支持功能。学生宿舍服务平台采用ASP.NET MVC的设计模式,后台的数据库存储和数据模型构建采用SQL Server数据库管理系统和ADO.NET Entity Framework数据库访问技术。
基于贪心算法的物流配送系统设计与实现
这是一篇关于Spring,Struts,Hibernate,贪心算法,最优路径的论文, 主要内容为互联网的普及加快了社会各行各业的发展，人们对各方面的需求也逐步随着行业的发展而提出越来越高的要求。以往物流业人工的数据信息处理已经不能满足与现代的需求，而且物流业是一个服务行业，所以快速的运输、优质的服务是企业生存的根本。同时随着生活水平的提高，物价也在不断上涨，所以节约运营成本、合理搭配资源在一定程度上能够适应不断变化的需求。 本文从物流行业的需求出发，遵照物流运输路线用时要短，节约车辆运行成本，任务分配要合理，在较短的时间内，用一定量的车辆完成大量的订单运输，设计了一个物流配送系统。方便客户下订单，利用贪心算法来加快配送点的订单分配处理，同时也利用贪心算法来解决较优路径的选择问题，力求在较短的时间内，完成全部的任务分配，以及最快到达目的地，使得各种运营成本有效降低。 本文的研究对象是三大开源框架Spring、Struts、Hibernate，以及三者的整合。Spring是分层的Java SE/EE应用一站式的轻量级开源框架，IoC（Inverseof Control：反转控制）和AOP（Aspect Oriented Programming：面向切面的编程）是它的内核，它们提供了展现层Spring MVC和持久层Spring JDBC以及业务层事物管理、访问控制等众多的企业级应用技术。Struts框架混合了Servlet和JSP的许多优点，在利用MVC设计模式来开发Web应用时简化了代码，降低了难度，也节约了大量的开发时间。Hibernate作用于持久层，它是一个面向Java环境的对象/关系数据库映射工具，Hibernate简化了开发者对于持久化的开发，其次，Hibernate对JDBC良好的封装使得对数据库的访问变得简单迅速。三种框架的结合对于传统的MVC模式来说，其优点是最大限度的使得系统各层之间是低耦合的，系统的可扩展性和维护性都有所提高。 本文的主要研究内容是利用SSH框架设计物流配送系统，并在系统中加入了贪心算法，来解决任务分配问题以及寻找用时较短的较优路径问题，贪心算法简单有效，并且反应迅速，而且贪心算法是最接近人的日常思维的算法。
D2D异构网络中基于信任的视频内容分发方法研究
这是一篇关于D2D通信,主动检测,信任评估,内容分发,贪心算法的论文, 主要内容为随着用户对视频内容的需求进一步提高,移动视频流量逐渐成为了网络流量的主流,使得蜂窝网络面临着更大的压力,如何缓解需求与容量之间的矛盾是亟需解决的难题之一。在D2D异构网络(Heterogeneous Network,Het Net)中,D2D通信为设备间提供了一种通过直接通信而不需要基站进行中转就可以进行视频分发的新方法。现有研究表明D2D技术能够有效缓解网络的负载、提高网络效率。但是,Het Net中恶意设备(Malicious Device,MD)的存在使得网络面临以下的挑战:首先,MD传播伪造的视频且这些视频的真假很难得到验证;其次,MD具备复杂多样的攻击行为使得用户设备识别它们变得愈加困难;最后,基站如何识别可信的设备并将内容缓存在可信的设备上也是一个关键难题。现有研究大多采用社交相似度来评估设备的信任度,但是它们不能保证诚实的推荐。此外,考虑到在现实世界中设备可能不会与其他设备频繁交互,因此难以保证准确的信任评估结果。本文提出了一种具有主动检测的信任评估方法TEAD(Trust Evaluation joint Active Detection,TEAD),该方法可使得设备可以快速和精准的获取到邻居设备的信任度,由此可以建立一个可信的D2D Het Net。TEAD中设备通过基站验证接收到的视频的真实性。由此,设备基于准确的交互结果进行信任评估。TEAD还设计了一种主动检测方法来主动获取设备的信任值,该方法可以有效增加设备之间的交互,使得信任评估的结果更加准确。实验结果表明,TEAD方法可使得正常设备的信任认知准确性高达99%,正常设备的信任值远高于MD。此外,在几个关键场景中,TEAD明显优于其他方法。当MD的比例超过50%,TEAD依旧能够抵御MD之间的恶意攻击。为了解决如何将视频内容缓存在可信的设备上的问题,本文提出了基于信任的缓存放置方法(Trust-based Cache Placement Approach,TCPA)。首先采用一种自适应权重的信任评估方法使得基站可以识别设备的可信度,然后提出了一种基于信任的贪心缓存放置算法解决将内容有效的存储在可信的设备上。对比实验证明了TCPA的有效性,它能有效且准确识别网络中存在的MD。它能在减少系统的缓存成本的同时有效保障用户的体验质量,其所取得的缓存内容命中率比其他方法更优。
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