基于位置服务的外勤通用服务系统的设计与实现

位置服务论文 蚁群算法论文
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随着位置服务技术和移动互联网的兴起以及智能手机的普及,基于位置服务技术的外勤系统保证了外勤人员考勤位置的真实性,极大的提高了企业的管理效率。然而,国内的外勤应用还存在一些问题:例如即时性不足,没有任务动态分配功能等问题。本课题研究了 Android端的位置服务技术和目前主流地图软件的功能特色,研究了消息推送技术的实现方式,比较了官方消息推送协议和第三方对送服务的优劣。之后研究了车辆路径问题及相关主流算法的优劣及使用场景,为系统的动态任务分配提供了理论基础。本文为解决外勤场景下用户从家出发办公的问题,对多配送中心问题进行了研究。对车辆路径问题建立了数学模型,提出了一种改进蚁群算法。实验证明了自适应蚁群算法和分解法解多配送中心问题的实用性并比较了综合分配法和就近分配法的优劣。将算法与位置服务技术结合,解决了现实场景下更精确的求两点间距离的问题。最后,本文设计并实现了基于位置服务的外勤通用服务系统,将功能优化制作成接口方便二次开发。系统在3款不同的手机上做了功能测试和兼容测试,能满足外勤人员移动办公的需要。
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究目的及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11页
    1.3 论文的研究内容第11-12页
    1.4 论文的组织结构第12-14页
第二章 相关技术及VRP问题介绍第14-24页
    2.1 Android开发相关技术第14-18页
        2.1.1 位置服务技术第14-16页
        2.1.2 消息推送技术第16-17页
        2.1.3 JSON技术第17-18页
    2.2 VRP问题及相关算法介绍第18-24页
        2.2.1 VRP问题第18-19页
        2.2.2 VRP问题相关算法第19-24页
第三章 多配送中心问题研究第24-38页
    3.1 多配送中心问题分解研究第24-26页
        3.1.1 就近分配法第24-25页
        3.1.2 综合分配法第25-26页
    3.2 车辆路径问题的描述与建模第26-28页
        3.2.1 车辆路径问题描述第26-27页
        3.2.2 车辆路径问题的数学模型第27-28页
    3.3 算法求解第28-32页
        3.3.1 基本蚁群算法的数学模型第28-29页
        3.3.2 自适应蚁群算法第29-30页
        3.3.3 求解过程第30-32页
    3.4 算法仿真及分析第32-36页
    3.5 蚁群算法及位置服务在外勤业务的应用第36-38页
第四章 系统需求分析与设计第38-56页
    4.1 功能性需求分析第38-41页
        4.1.1 移动考勤需求分析第38-39页
        4.1.2 任务管理需求分析第39-40页
        4.1.3 工作日报需求分析第40页
        4.1.4 用户管理需求分析第40-41页
        4.1.5 外勤系统通用sdk需求分析第41页
    4.2 非功能性需求分析第41-42页
    4.3 系统架构设计第42-43页
    4.4 系统主要模块设计第43-52页
        4.4.1 主界面设计第43页
        4.4.2 移动考勤设计第43-46页
        4.4.3 任务管理设计第46-48页
        4.4.4 工作日报设计第48-50页
        4.4.5 用户管理设计第50-51页
        4.4.6 任务动态分配功能设计第51-52页
    4.5 系统数据库设计第52-56页
第五章 通用外勤服务系统的实现第56-78页
    5.1 Android手机消息推送实现第56-57页
    5.2 自适应蚁群算法在本系统中的应用第57-59页
    5.3 系统主要模块实现第59-71页
        5.3.1 主界面的实现第59-61页
        5.3.2 移动考勤实现第61-66页
        5.3.3 任务管理实现第66-68页
        5.3.4 工作日报实现第68-70页
        5.3.5 用户管理实现第70-71页
    5.4 外勤系统通用sdk实现第71-73页
        5.4.1 Android sdk实现第71-72页
        5.4.2 对通用接口的优化第72-73页
    5.5 系统测试第73-78页
        5.5.1 测试环境第73-74页
        5.5.2 测试用例与测试结果第74-78页
第六章 总结与展望第78-79页
    6.1 论文工作总结第78页
    6.2 问题与展望第78-79页
参考文献第79-81页
致谢第81页
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