基于Android的众包物流系统的设计与实现

发布时间：2022-09-29 11:17

　　近年来,随着“互联网+”概念的提出和与电子商务的结合应用,基于移动互联网技术的O2O商业模式应运而生并迎来了快速发展,电子商务快速发展的同时也带来了物流配送困难的问题。由于O2O主要覆盖的同城配送末端,上游订单离散难以合并、用户需求动态多样以及配送时效需求及成本太高等原因,传统的物流行业配送已无法满足消费者与日俱增的质与量的需求。众包物流模式正是为解决O2O末端物流配送提供了全新思路和解决方法。本文结合众包物流的概念和移动互联网技术平台,设计了一种能够与O2O平台对接集成的基于Android移动操作系统的众包物流系统,目的是通过充分挖掘和整合社会大众资源作为配送力量,扩大配送资源,降低物流成本,同时在配送过程中结合GPS定位技术、百度地图LBS服务实现地图定位和骑行路径信息采集,以配送员接单成本最优的角度进行订单推荐,同时构建车辆路径问题的数学模型,使用蚁群算法求解配送员多单配送的复合车辆路径问题,优化配送路径,提高众包物流的服务质量和配送效率,使用户享受即时高效的物流配送服务,不论是下单用户还是配送员都能得到良好的服务体验。本文首先阐述了选题的研究背景和研究意义,结合分析目前国内外关... 

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
英文摘要
1 绪论
    1.1 研究背景与研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 众包物流相关研究
        1.2.2 车辆路径问题研究
        1.2.3 VRP优化方法研究
    1.3 研究内容及本人工作
    1.4 论文的组织结构
    1.5 本章小结
2 众包物流系统的车辆路径优化方法设计与实现
    2.1 蚁群算法
        2.1.1 蚁群算法基本原理
        2.1.2 蚁群算法的优点
    2.2 车辆路径问题VRPTW
        2.2.1 问题描述
        2.2.2 问题假设
    2.3 数学模型
    2.4 蚁群算法设计及实现
    2.5 蚁群算法测试
        2.5.1 算例设计
        2.5.2 测试结果及分析
    2.6 本章小结
3 众包物流系统的需求分析
    3.1 系统可行性分析
    3.2 用户角色分析与系统业务流程
        3.2.1 用户角色分析
        3.2.2 系统业务流程
    3.3 功能需求分析
        3.3.1 Android客户端功能需求
        3.3.2 Web管理端功能需求
    3.4 非功能需求
    3.5 本章小结
4 众包物流系统的设计
    4.1 系统设计目标
    4.2 系统架构设计
        4.2.1 系统Android客户端结构设计
        4.2.2 系统Web管理端结构设计
    4.3 系统注册登录模块设计
    4.4 发布订单模块设计
    4.5 配送订单模块设计
        4.5.1 地图定位
        4.5.2 订单推荐
        4.5.3 路径规划
    4.6 系统数据存储结构设计
        4.6.1 服务器端数据存储
        4.6.2 Android客户端数据存储
    4.7 本章小结
5 众包物流系统的实现
    5.1 系统开发环境搭建
        5.1.1 系统的硬件环境
        5.1.2 系统的软件环境
        5.1.3 Android开发环境搭建
        5.1.4 百度地图API服务的环境搭建
        5.1.5 数据库操作类的实现
    5.2 Android客户端功能模块的实现
        5.2.1 登录注册模块的实现
        5.2.2 发布订单模块的实现
        5.2.3 配送订单模块的实现
        5.2.4 个人中心模块的实现
    5.3Web管理端功能模块的实现
        5.3.1 用户管理模块的实现
        5.3.2 订单管理模块的实现
    5.4 本章小结
6 众包物流系统的测试
    6.1 系统测试环境
    6.2 系统功能测试
    6.3 系统性能测试
    6.4 本章小结
7 总结与展望
    7.1 总结工作
    7.2 研究展望
参考文献
附录
    A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录
    B. 学位论文数据集
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]众包物流的发展现状及前景分析[J]. 任斐.  商场现代化. 2017(23)
[2]国内外众包研究综述[J]. 严杰,刘人境,刘晗.  中国科技论坛. 2017(08)
[3]O2O环境下同城配送发展模式的新突破——对我国现阶段众包物流业发展的剖析[J]. 丰瑞.  江苏商论. 2016(11)
[4]一种快速求解旅行商问题的蚁群算法[J]. 冀俊忠,黄振,刘椿年.  计算机研究与发展. 2009(06)
[5]浅谈B/S和C/S结构的对比[J]. 孙铁鑫.  今日科苑. 2007(06)
[6]车辆路径问题的模拟退火算法[J]. 胡大伟,朱志强,胡勇.  中国公路学报. 2006(04)
[7]多车型车辆调度问题的建模与仿真[J]. 经怀明,张立军.  计算机仿真. 2006(04)
[8]自适应调整信息素的蚁群算法[J]. 覃刚力,杨家本.  信息与控制. 2002(03)
[9]Tabu Search算法在优化配送路线问题中的应用[J]. 袁庆达,闫昱,周再玲.  计算机工程. 2001(11)
[10]具有变异特征的蚁群算法[J]. 吴庆洪,张纪会,徐心和.  计算机研究与发展. 1999(10)

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]基于蚁群算法的X物流企业配送中心车辆调度系统设计与实现[D]. 金妲颖.北京交通大学 2018
[2]基于语义网技术的车货匹配系统[D]. 顾佳婧.清华大学 2013
[3]基于Android平台的室内LBS系统的研究与实现[D]. 顾聪.湘潭大学 2011



本文编号：3682494