基于粒子群优化算法的园林绿植养护调度系统研究
发布时间：2021-05-26 17:42
随着计算机和智能化的快速发展,信息技术已深入到了社会各个层面。传统的园林绿植管理依靠纸质化、主观判断进行人员任务调度,具有易错性、延迟性等缺点,已不再适应时代的需求。提高园林绿植管理效率,更多地应用信息化和智能化管理,是园林绿植未来可持续性发展的必然趋势。本文所研究的园林调度系统依靠先进的信息技术,以改善养护资源的有效分配,降低养护费用成本,提高人工利用率为目标。结合绿植养护中的各种约束条件以及粒子群优化算法的基本理论,深入分析绿植养护调度过程的优化方法,自动判断并处理了人员任务安排,取代了传统的人工操作,达到省时省力的效果。本文的主要工作和成果如下:1.阐述了园林绿植对我国城市建设的重要性,分析了目前园林养护调度存在的问题。2.采用SSH技术框架、Java开发语言以及粒子群算法等关键技术,在分析需求和可行性的基础上,建立园林绿植养护调度系统并给出总体架构。通过对园林绿植农业基地气候的实时监控、园林绿植生长习性的调查、工作人员履历的详细了解,实现系统调度功能。将时间和工作任务合理分配至个人,实现对园林绿植养护调度的智能化管理。3..运用粒子群优化算法找出调度工作安排的最佳路径,实现园林...
【文章来源】：中南林业科技大学湖南省
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 资源调度概述
1.3.1 调度问题的提出
1.3.2 园林养护调度问题描述
1.4 主要研究方法与主要内容
1.5 论文的组织结构
2 关键技术
2.1 粒子群算法
2.2 SSH技术框架
2.3 JAVA语言
2.4 SQL SERVER数据库
2.5 本章小结
3 系统分析与设计
3.1 系统需求概述
3.2 可行性分析
3.3 系统总体设计
3.3.1 系统架构设计
3.3.2 系统拓扑结构设计
3.4 系统主要功能设计
3.5 数据库设计
3.5.1 系统E-R图设计
3.5.2 系统数据表结构设计
3.6 本章小结
4 基于粒子群优化算法的养护调度设计
4.1 目标函数模型
4.2 算法参数的设置
4.3 算法设计
4.3.1 粒子表示方法设计
4.3.2 算法流程
4.4 初始化粒子群的位置和速度
4.4.1 初始化调度表
4.4.2 初始调度表变异修复
4.5 调度位置更新及变异修复
4.5.1 速度和位置更新
4.5.2 非法解变异修复
4.6 计算结果与对比分析
4.7 本章小结
5 系统实现与测试
5.1 系统开发环境
5.2 系统功能实现
5.2.1 登录功能实现
5.2.2 植物信息功能实现
5.2.3 气候信息功能实现
5.2.4 任务信息功能实现
5.2.5 人员信息功能实现
5.2.6 调度管理功能实现
5.2.7 部分关键代码
5.3 系统测试
5.3.1 系统测试目的与方法
5.3.2 系统功能测试
5.3.3 系统性能测试
5.3.4 测试结果
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 存在的问题及工作展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]新疆地区园林绿化养护管理措施浅析[J]. 陈建莲. 现代园艺. 2018(12)
[2]园林与景观节约型园林绿化建设与养护管理[J]. 杨志猛. 现代园艺. 2018(12)
[3]基于混合粒子群算法的列车停站方案优化[J]. 陈晓敏,王家伟. 计算机系统应用. 2018(06)
[4]基于改进的粒子群算法的云资源调度策略[J]. 蔡晓丽,钱诚. 微电子学与计算机. 2018(06)
[5]广州市海珠区城市园林绿化养护信息管理系统构建探讨[J]. 文寅. 中国园艺文摘. 2018(05)
[6]植物园信息管理系统的设计与实现[J]. 吴瑜婷,曾松伟,谢玮. 湖北农业科学. 2018(09)
[7]城市园林绿化数字化管理体系的构建与实现[J]. 李俊骏. 现代园艺. 2018(06)
[8]基于SSH架构的OA系统设计与实现[J]. 王坤. 微型电脑应用. 2018(01)
[9]基于WAMP架构的园林绿化订制服务系统的研究[J]. 蔡柳萍. 电脑知识与技术. 2017(28)
[10]基于SuperMap的城市园林绿化管理系统设计[J]. 储晓雷,李丹,李宏力. 交通科技与经济. 2017(04)
博士论文
[1]城市园林绿化综合管理信息系统研建[D]. 唐运海.北京林业大学 2010
硕士论文
[1]SQL Server课程实训云平台的研究与应用[D]. 郭安然.河北师范大学 2018
[2]一种基于关系型数据库工作流管理系统的设计与实现[D]. 李树珍.湖南大学 2018
[3]云环境下基于多目标粒子群的工作流调度算法研究[D]. 宏亮.北京交通大学 2015
[4]东丽区园林养护计价管理系统的设计与实现[D]. 韩毅.山东大学 2013
[5]粒子群算法研究与应用[D]. 严露.电子科技大学 2013
[6]基于粒子群算法的移动机器人路径规划研究[D]. 刘关俊.中南大学 2007
[7]基于蚁群算法的车辆优化调度系统[D]. 周涛.电子科技大学 2007
[8]基于遗传算法的车间调度系统研究[D]. 金志勇.武汉理工大学 2006
本文编号：3206785
【文章来源】：中南林业科技大学湖南省
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 资源调度概述
1.3.1 调度问题的提出
1.3.2 园林养护调度问题描述
1.4 主要研究方法与主要内容
1.5 论文的组织结构
2 关键技术
2.1 粒子群算法
2.2 SSH技术框架
2.3 JAVA语言
2.4 SQL SERVER数据库
2.5 本章小结
3 系统分析与设计
3.1 系统需求概述
3.2 可行性分析
3.3 系统总体设计
3.3.1 系统架构设计
3.3.2 系统拓扑结构设计
3.4 系统主要功能设计
3.5 数据库设计
3.5.1 系统E-R图设计
3.5.2 系统数据表结构设计
3.6 本章小结
4 基于粒子群优化算法的养护调度设计
4.1 目标函数模型
4.2 算法参数的设置
4.3 算法设计
4.3.1 粒子表示方法设计
4.3.2 算法流程
4.4 初始化粒子群的位置和速度
4.4.1 初始化调度表
4.4.2 初始调度表变异修复
4.5 调度位置更新及变异修复
4.5.1 速度和位置更新
4.5.2 非法解变异修复
4.6 计算结果与对比分析
4.7 本章小结
5 系统实现与测试
5.1 系统开发环境
5.2 系统功能实现
5.2.1 登录功能实现
5.2.2 植物信息功能实现
5.2.3 气候信息功能实现
5.2.4 任务信息功能实现
5.2.5 人员信息功能实现
5.2.6 调度管理功能实现
5.2.7 部分关键代码
5.3 系统测试
5.3.1 系统测试目的与方法
5.3.2 系统功能测试
5.3.3 系统性能测试
5.3.4 测试结果
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 存在的问题及工作展望
参考文献
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]新疆地区园林绿化养护管理措施浅析[J]. 陈建莲. 现代园艺. 2018(12)
[2]园林与景观节约型园林绿化建设与养护管理[J]. 杨志猛. 现代园艺. 2018(12)
[3]基于混合粒子群算法的列车停站方案优化[J]. 陈晓敏,王家伟. 计算机系统应用. 2018(06)
[4]基于改进的粒子群算法的云资源调度策略[J]. 蔡晓丽,钱诚. 微电子学与计算机. 2018(06)
[5]广州市海珠区城市园林绿化养护信息管理系统构建探讨[J]. 文寅. 中国园艺文摘. 2018(05)
[6]植物园信息管理系统的设计与实现[J]. 吴瑜婷,曾松伟,谢玮. 湖北农业科学. 2018(09)
[7]城市园林绿化数字化管理体系的构建与实现[J]. 李俊骏. 现代园艺. 2018(06)
[8]基于SSH架构的OA系统设计与实现[J]. 王坤. 微型电脑应用. 2018(01)
[9]基于WAMP架构的园林绿化订制服务系统的研究[J]. 蔡柳萍. 电脑知识与技术. 2017(28)
[10]基于SuperMap的城市园林绿化管理系统设计[J]. 储晓雷,李丹,李宏力. 交通科技与经济. 2017(04)
博士论文
[1]城市园林绿化综合管理信息系统研建[D]. 唐运海.北京林业大学 2010
硕士论文
[1]SQL Server课程实训云平台的研究与应用[D]. 郭安然.河北师范大学 2018
[2]一种基于关系型数据库工作流管理系统的设计与实现[D]. 李树珍.湖南大学 2018
[3]云环境下基于多目标粒子群的工作流调度算法研究[D]. 宏亮.北京交通大学 2015
[4]东丽区园林养护计价管理系统的设计与实现[D]. 韩毅.山东大学 2013
[5]粒子群算法研究与应用[D]. 严露.电子科技大学 2013
[6]基于粒子群算法的移动机器人路径规划研究[D]. 刘关俊.中南大学 2007
[7]基于蚁群算法的车辆优化调度系统[D]. 周涛.电子科技大学 2007
[8]基于遗传算法的车间调度系统研究[D]. 金志勇.武汉理工大学 2006
本文编号：3206785
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