基于百度地图的自动售货机远程管理系统

摘要

随着自动售货机数量和规模的不断扩大，如何实现对自动售货机进行快速、高效、统一的管理逐渐成为人们关注的问题。我国现有的一些自动售货机远程管理系统在实时性、直观性方面仍有不足之处，而且没有实现自动售货机货物配送的路径规划功能。针对这一现状，本文设计了一个基于百度地图的自动售货机远程管理系统，主要工作包括以下几方面： 首先，根据车辆路径问题的相关理论，本文构建了带能力约束的车辆路径问题（CVRP）数学模型，将最短路径作为目标函数，确定了使用遗传算法来求解CVRP。对遗传算法中染色体的编码、初始种群的生成、评价函数的构建以及遗传算子的设计根据本文CVRP特点进行相对应的设计。其中采用整数编码的方式对染色体进行编码；为了加快算法的收敛速度，采用随机而又有约束的方法生成初始种群；算法的评价函数考虑了两个因素，分别为行驶的总路程和配送货物的数量，以行驶的总路程最短作为最优；设计了独特的遗传算子，以保证种群的多样性与算法的快速收敛。 其次，结合百度地图的相关技术应用于本系统中，根据自动售货机布放的地理位置信息，将其位置参数设置到百度地图API中，实现自动售货机在百度地图中的位置标注，便于清晰、直观地看到所有自动售货机的分布情况。此外，结合百度地图API中可以实现两个地点之间推荐最优路径，本文将基于遗传算法的车辆路径问题应用于多个地点等待补货自动售货机的货物配送路径规划，从而最大限度地减少到达这些自动售货机的成本。 最后，根据系统的总体架构，开发了远程管理系统的四个功能模块，分别是终端监控模块、运营管理模块、信息管理模块、统计分析模块。终端监控模块完成对自动售货机终端的实时运行状态的监控。运营管理模块实现对运营过程中产生的各种信息和数据的查询服务，方便用户查询各种运营数据信息。信息管理模块主要负责对基本信息进行管理，实现管理系统相关信息数据的录入和编辑。统计分析模块主要对运营数据进行统计分析，根据筛选条件统计出不同状态的运营数据，实现数据可视化。

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摘 要

Abstract

1.1.1 研究背景

1.1.2 选题意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 自动售货机管理研究现状

1.2.2 车辆路径问题研究现状

1.3 研究内容

1.4 论文的组织结构

2.1 百度地图API

2.1.1 百度地图API概述

2.1.2 JavaScript API

2.1.3 百度地图API常用的类

2.2 车辆路径问题

2.2.1 车辆路径问题描述

2.2.2 车辆路径问题分类

2.2.3 车辆路径问题基本解法

2.3 遗传算法

2.3.1 遗传算法的基本思想

2.3.2 遗传算法的基本元素

2.3.3 遗传算法特点

2.3.4 遗传算法基本流程

2.4 本章小结

3.1 系统功能需求分析

3.2 系统软件结构

3.3 系统架构的选取

3.4 系统结构设计

3.5 数据库设计

3.5.1 数据库的选择

3.5.2 数据库设计原则

3.5.3 数据库结构设计

3.6 本章小结

4.1 基于遗传算法的路径规划工作流程

4.2 CVRP数学模型构建

4.3 编码设计

4.4 初始种群的生成

4.5 评价种群

4.5.1 定义惩罚函数

4.5.2 适应度计算

4.6 遗传算子设计

4.7.1 实验数据

4.7.2 实验结果

4.8 本章小结

5.1 系统设计原则与目标

5.2 百度地图API的应用

5.2.1 售货机位置的标注

5.2.2 路线规划

5.3.1 终端监控模块

5.3.2 运营管理模块

5.3.3 信息管理模块

5.3.4 统计分析模块

5.4 本章小结

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的论文

致 谢