基于位置服务的外勤通用服务系统的设计与实现
发布时间：2021-07-28 03:06
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。
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图３－１分解法解多配送中心问题??
算法的参数设置也都使用了较为通用的参数设置，为保证实验的公平性，迭代??次数都设为１０００。??用自适应蚁群算法得出的结果如图３－３所示：??２７０??＝?■???２６０?－?ｊ??／?＼??２５０?ｆ?■??２４０?■?４?＼?＼?■??！?Ｉ?Ｉ?／＇??２３０?－?ｔ?＼?ｔ?／?－??｜?１／?／??２２０?■?Ｉ?＼！／?－??ＵＡ??２１０?＞??２００?．?／?／！??／?／ｉ?１??１９０?＇?＜?／?＼／??ｊ?＾?＿＿＿??１２０?１４０?１６０?１８０??图３－３自适应蚁群算法结果??其他算法得出的结果见表３－２：??表３－２实验１结果图??算法名称?配送距离（ｋｍ）?所用车辆??自适应蚁群算法?３７９．９４１３?４??普通蚁群算法?３８１．５８２６?４??遗传算法?３８３．８４１０?４??模拟退火算法?３９５．３９０６?４??禁忌搜索算法?３８７．２７５１?４??本文算法的结果要明显优于模拟退火算法和禁忌搜索算法，比遗传算法和普??通蚁群算法略好，可见算法可以得到满意解，并且所用车辆均为４辆。同其它几??种算法相比，得出的结果更好，路程更短。??２４??
??采用“综合分配法”对该问题进行求解的实验结果如图３－４所示：??２０?ｉ?■?！?Ｉ?Ｉ?Ｉ?！?ｉ???ｒ－?ｆ??１８?－?ｚ，?Ｉ?Ｋ?＇??１６?－?＜?＇?－??叫＼＼＼?厂?，?－??Ｉ?／?产．?＾??１２?±?／?，，——＋＇、?：－??％?＞?．一ｆ??｜?’？?．＇条?ｊ：??１０．?ｉ?Ｊ?＇??８?－?ｉ?＼?＊?、．＋?－??６?■?ｌ?＇?ｖ?＼?＿??４？丨?、＼?＼?．??＇丨?、?＼??２—?ｋ?＼?＼?－????半??Ｑ??｜?｜?ｉ?｜?ｉ?ｉ?卞?｜?ｉ?ｉ???０?２?４?６?８?１０?１２?Ｈ?ＩＳ?１８?２０??图３－４综合分配法求解結果??配送中心１：?２辆车，路径分别为：１５，?３，?１８，?２６，?２５，?６和１，８，?１３，?２８，??１０，７，２９，１１??配送中心?２：?１?辆车，路径为?１７，?１６，５，１２，?２，２４，２０，２３，?９，?２７??配送中心３：?１辆车，路径为２１，１９，３０，１４，２２，４??总距离为：１７１．５５１ｋｍ。??采用“就近分配法”得出的结果如图３－５所示：??２０??：?：?：?！?ｉ?—￣：?ｉ?：?？???１８?－?Ｚ?丨?＼?、、?－Ｉ??Ｚ?＼?：??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于车辆位置服务的安卓APP开发[J]. 闰冬洋,方勇,卜冬曜,李军亮. 电子测量技术. 2017(05)
[2]高性能GIS研究进展及评述[J]. 左尧,王少华,钟耳顺,蔡文文. 地球信息科学学报. 2017(04)
[3]基于Websocket的消息实时推送设计与实现[J]. 齐华,李佳,刘军. 微处理机. 2016(03)
[4]基于ActiveMQ的安卓端消息推送研究与实现[J]. 蒲海洋,姜刘鸿,何文孝. 商. 2016(18)
[5]导航与位置服务现状与发展[J]. 邓中亮. 卫星应用. 2016(02)
[6]改进遗传算法下的车辆路径问题研究[J]. 陈果. 电子测试. 2016(03)
[7]基于Android平台的消息推送研究与实现[J]. 倪红军. 实验室研究与探索. 2014(05)
博士论文
[1]蚁群算法及其应用研究[D]. 杨剑峰.浙江大学 2007
硕士论文
[1]基于云平台的高并发WebGIS系统研究[D]. 王少萍.中国科学技术大学 2016
[2]基于MQTT的云推送平台的研究及应用[D]. 郑峰.杭州电子科技大学 2016
[3]基于改进蚁群算法的物流路径优化问题研究[D]. 王洪川.东北大学 2011
[4]基于Flex与REST的WEBGIS研究[D]. 袁煜锋.华东师范大学 2009
[5]蚁群算法求解MDVRP的设计与实现[D]. 王介新.苏州大学 2007
[6]基于蚁群算法的多配送中心车辆调度问题的研究[D]. 辛达.合肥工业大学 2006
本文编号：3307076
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图３－１分解法解多配送中心问题??
算法的参数设置也都使用了较为通用的参数设置，为保证实验的公平性，迭代??次数都设为１０００。??用自适应蚁群算法得出的结果如图３－３所示：??２７０??＝?■???２６０?－?ｊ??／?＼??２５０?ｆ?■??２４０?■?４?＼?＼?■??！?Ｉ?Ｉ?／＇??２３０?－?ｔ?＼?ｔ?／?－??｜?１／?／??２２０?■?Ｉ?＼！／?－??ＵＡ??２１０?＞??２００?．?／?／！??／?／ｉ?１??１９０?＇?＜?／?＼／??ｊ?＾?＿＿＿??１２０?１４０?１６０?１８０??图３－３自适应蚁群算法结果??其他算法得出的结果见表３－２：??表３－２实验１结果图??算法名称?配送距离（ｋｍ）?所用车辆??自适应蚁群算法?３７９．９４１３?４??普通蚁群算法?３８１．５８２６?４??遗传算法?３８３．８４１０?４??模拟退火算法?３９５．３９０６?４??禁忌搜索算法?３８７．２７５１?４??本文算法的结果要明显优于模拟退火算法和禁忌搜索算法，比遗传算法和普??通蚁群算法略好，可见算法可以得到满意解，并且所用车辆均为４辆。同其它几??种算法相比，得出的结果更好，路程更短。??２４??
??采用“综合分配法”对该问题进行求解的实验结果如图３－４所示：??２０?ｉ?■?！?Ｉ?Ｉ?Ｉ?！?ｉ???ｒ－?ｆ??１８?－?ｚ，?Ｉ?Ｋ?＇??１６?－?＜?＇?－??叫＼＼＼?厂?，?－??Ｉ?／?产．?＾??１２?±?／?，，——＋＇、?：－??％?＞?．一ｆ??｜?’？?．＇条?ｊ：??１０．?ｉ?Ｊ?＇??８?－?ｉ?＼?＊?、．＋?－??６?■?ｌ?＇?ｖ?＼?＿??４？丨?、＼?＼?．??＇丨?、?＼??２—?ｋ?＼?＼?－????半??Ｑ??｜?｜?ｉ?｜?ｉ?ｉ?卞?｜?ｉ?ｉ???０?２?４?６?８?１０?１２?Ｈ?ＩＳ?１８?２０??图３－４综合分配法求解結果??配送中心１：?２辆车，路径分别为：１５，?３，?１８，?２６，?２５，?６和１，８，?１３，?２８，??１０，７，２９，１１??配送中心?２：?１?辆车，路径为?１７，?１６，５，１２，?２，２４，２０，２３，?９，?２７??配送中心３：?１辆车，路径为２１，１９，３０，１４，２２，４??总距离为：１７１．５５１ｋｍ。??采用“就近分配法”得出的结果如图３－５所示：??２０??：?：?：?！?ｉ?—￣：?ｉ?：?？???１８?－?Ｚ?丨?＼?、、?－Ｉ??Ｚ?＼?：??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于车辆位置服务的安卓APP开发[J]. 闰冬洋,方勇,卜冬曜,李军亮. 电子测量技术. 2017(05)
[2]高性能GIS研究进展及评述[J]. 左尧,王少华,钟耳顺,蔡文文. 地球信息科学学报. 2017(04)
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[4]基于ActiveMQ的安卓端消息推送研究与实现[J]. 蒲海洋,姜刘鸿,何文孝. 商. 2016(18)
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[6]改进遗传算法下的车辆路径问题研究[J]. 陈果. 电子测试. 2016(03)
[7]基于Android平台的消息推送研究与实现[J]. 倪红军. 实验室研究与探索. 2014(05)
博士论文
[1]蚁群算法及其应用研究[D]. 杨剑峰.浙江大学 2007
硕士论文
[1]基于云平台的高并发WebGIS系统研究[D]. 王少萍.中国科学技术大学 2016
[2]基于MQTT的云推送平台的研究及应用[D]. 郑峰.杭州电子科技大学 2016
[3]基于改进蚁群算法的物流路径优化问题研究[D]. 王洪川.东北大学 2011
[4]基于Flex与REST的WEBGIS研究[D]. 袁煜锋.华东师范大学 2009
[5]蚁群算法求解MDVRP的设计与实现[D]. 王介新.苏州大学 2007
[6]基于蚁群算法的多配送中心车辆调度问题的研究[D]. 辛达.合肥工业大学 2006
本文编号：3307076
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