【摘 要】
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蔬菜配送对时效性有很高的要求,配送路径优化成为企业赢利的关键点,而路径优化是NP难问题,传统的算法不能在有限的时间内给出最优解。使用蚁群算法(Ant Colony Optimization,
【机 构】
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仲恺农业工程学院信息科学与工程学院
【基金项目】
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大学生创新计划项目(No.201211347048);韶关市科技计划项目(No.2012CXY/C19)
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蔬菜配送对时效性有很高的要求,配送路径优化成为企业赢利的关键点,而路径优化是NP难问题,传统的算法不能在有限的时间内给出最优解。使用蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)并对其参数进行优化,解决车辆配送路径优化问题,使得配送路径实时最优化,降低配送成本和企业经营成本。本系统使用Struts2、Hibernate、Spring三大框架进行设计,前台具有智能定位、配送体系、订单跟踪、价格动态功能,后台集成用户管理、订单管理、新闻管理、蔬菜管理、客服服务功能。系统采用模块化设计,具有结构清晰,易于扩展的优点。
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