基于改进的遗传算法的物流配送系统研究与设计
这是一篇关于物流配送,路径优化,k-means算法,遗传算法,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国社会经济的快速发展,人们的消费水平逐渐提高,互联网作为物流与客户之间的媒介更是发挥巨大的作用,它可以随时随地了解物流的相关信息。同时,在物流配送环节中也会出现一系列的问题(如交通阻塞、车辆问题等)由少积多逐渐引起物流企业的关注与重视,由此可见,解决的方案是提出有效地算法优化物流配送路径。物流配送系统作为物流企业管理的有效手段,可以提高物流配送的效率,缩短运输距离,减少运输成本和花费时间。因此,展开对基于改进的遗传算法的物流配送系统的研究与设计是尤为必要的。本文考虑到物流配送系统中路径优化问题,构建了基于改进的遗传算法的物流配送路径优化问题的数学模型,设计并实现了物流配送系统。本文的主要研究内容有以下三个方面:(1)本文首先介绍了物流配送系统的研究背景及其意义,分析了国内外物流配送系统路径优化的研究现状和存在的问题。简单介绍了物流配送系统的基本概念,k-means算法和遗传算法相关理论,详细介绍了本文系统所采用的技术。(2)其次,针对物流配送路径优化问题,构建基于改进的遗传算法的路径优化模型。该模型根据实验数据通过k-means算法和改进的遗传算法分别对客户点进行区域划分和路径优化,最终通过实验对比证明该模型的有效性。(3)最后,本文采用基于Java EE的SSM(spring+SpringMVC+MyBatis)三层构架技术和SQL Server 2012数据库,设计物流配送系统,实现基于改进遗传算法的物流配送系统的人员、仓库、商品、账单、配送、评价等相关功能的系统平台。
基于改进的遗传算法的物流配送系统研究与设计
这是一篇关于物流配送,路径优化,k-means算法,遗传算法,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国社会经济的快速发展,人们的消费水平逐渐提高,互联网作为物流与客户之间的媒介更是发挥巨大的作用,它可以随时随地了解物流的相关信息。同时,在物流配送环节中也会出现一系列的问题(如交通阻塞、车辆问题等)由少积多逐渐引起物流企业的关注与重视,由此可见,解决的方案是提出有效地算法优化物流配送路径。物流配送系统作为物流企业管理的有效手段,可以提高物流配送的效率,缩短运输距离,减少运输成本和花费时间。因此,展开对基于改进的遗传算法的物流配送系统的研究与设计是尤为必要的。本文考虑到物流配送系统中路径优化问题,构建了基于改进的遗传算法的物流配送路径优化问题的数学模型,设计并实现了物流配送系统。本文的主要研究内容有以下三个方面:(1)本文首先介绍了物流配送系统的研究背景及其意义,分析了国内外物流配送系统路径优化的研究现状和存在的问题。简单介绍了物流配送系统的基本概念,k-means算法和遗传算法相关理论,详细介绍了本文系统所采用的技术。(2)其次,针对物流配送路径优化问题,构建基于改进的遗传算法的路径优化模型。该模型根据实验数据通过k-means算法和改进的遗传算法分别对客户点进行区域划分和路径优化,最终通过实验对比证明该模型的有效性。(3)最后,本文采用基于Java EE的SSM(spring+SpringMVC+MyBatis)三层构架技术和SQL Server 2012数据库,设计物流配送系统,实现基于改进遗传算法的物流配送系统的人员、仓库、商品、账单、配送、评价等相关功能的系统平台。
基于RBM模型和LFM模型的推荐算法研究与实现
这是一篇关于协同过滤,RBM模型,LFM模型,k-means算法,电影推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,网络中的各种数据也呈现出指数级的增长。这些数据在给人们带来便利的同时,也带来了“信息过载”问题。目前,以协同过滤为代表的个性化推荐技术已成为解决这一问题的重要手段,使得人们能够高效地从海量信息中获取到自己所需的信息。然而,随着大数据时代的来临,协同过滤推荐技术的发展也面临着许多挑战,诸如数据稀疏性问题、可拓展性问题、推荐准确性问题等。为了解决协同过滤推荐技术中存在的数据稀疏性问题和可拓展性问题,本文针对RBM模型和LFM模型在协同过滤算法中的应用进行了深入研究和改进。主要工作如下:1.深入研究了RBM模型的相关理论知识和其在协同过滤算法中的应用,并对该模型在训练过程中只使用了严重稀疏的评分矩阵问题进行了相应的改进,引入了基于用户兴趣偏好评分的方法对RBM模型的预测评分进行优化,并提出了融合用户兴趣偏好和RBM模型的推荐算法。实验结果表明,改进后的算法比基于RBM模型、CRBM模型和DualRBM模型的推荐算法有更好的推荐效果。2.深入研究了LFM模型和k-means算法的相关理论知识,并对LFM模型在协同过滤算法中存在的模型训练时间长、用户信息损失和可拓展性差等问题,提出了融合用户偏好聚类和LFM模型的推荐算法。首先利用k-means算法对偏好相似的用户进行聚类,再利用LFM模型对每个簇中的用户评分矩阵分别进行训练,最后利用训练好的LFM模型和最近邻用户的评分对项目进行评分预测。实验结果表明,改进后的算法比LFM模型推荐算法有更好的推荐效率和推荐效果。3.利用改进后的推荐算法设计并实现了一个电影推荐系统。该系统能够根据用户的兴趣偏好信息为用户提供个性化电影推荐服务。
基于改进的遗传算法的物流配送系统研究与设计
这是一篇关于物流配送,路径优化,k-means算法,遗传算法,SSM框架的论文, 主要内容为随着我国社会经济的快速发展,人们的消费水平逐渐提高,互联网作为物流与客户之间的媒介更是发挥巨大的作用,它可以随时随地了解物流的相关信息。同时,在物流配送环节中也会出现一系列的问题(如交通阻塞、车辆问题等)由少积多逐渐引起物流企业的关注与重视,由此可见,解决的方案是提出有效地算法优化物流配送路径。物流配送系统作为物流企业管理的有效手段,可以提高物流配送的效率,缩短运输距离,减少运输成本和花费时间。因此,展开对基于改进的遗传算法的物流配送系统的研究与设计是尤为必要的。本文考虑到物流配送系统中路径优化问题,构建了基于改进的遗传算法的物流配送路径优化问题的数学模型,设计并实现了物流配送系统。本文的主要研究内容有以下三个方面:(1)本文首先介绍了物流配送系统的研究背景及其意义,分析了国内外物流配送系统路径优化的研究现状和存在的问题。简单介绍了物流配送系统的基本概念,k-means算法和遗传算法相关理论,详细介绍了本文系统所采用的技术。(2)其次,针对物流配送路径优化问题,构建基于改进的遗传算法的路径优化模型。该模型根据实验数据通过k-means算法和改进的遗传算法分别对客户点进行区域划分和路径优化,最终通过实验对比证明该模型的有效性。(3)最后,本文采用基于Java EE的SSM(spring+SpringMVC+MyBatis)三层构架技术和SQL Server 2012数据库,设计物流配送系统,实现基于改进遗传算法的物流配送系统的人员、仓库、商品、账单、配送、评价等相关功能的系统平台。
用户兴趣自适应的个性化推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,兴趣建模,分词,k-means算法的论文, 主要内容为推荐系统被广泛应用于电子商务中,旨在为用户提供推荐列表帮助他们定位喜欢的物品。本个性化推荐系统为比购网站所设计,为反映每个用户兴趣的动态变化,利用隐、显式混合反馈方式对用户兴趣建模；设计了基于用户和聚类的混合协同过滤算法的方案,以满足为用户提供潜在感兴趣的未知商品信息的要求。本系统的主要功能模块包括：数据预处理、用户兴趣建模、数据挖掘、产生推荐以及客户端代理模块。本人全程参与了前四个主要模块的设计与实现工作。具体的工作可概括为： (1)参与了本系统的需求分析。 (2)具体设计和实现了相关核心模块： 数据预处理模块的设计与实现,主要负责对日志数据进行清洗、过滤和分词,确定关键商品词及其对应发生时间、浏览持续时间。本人采用CNZZ (Chinese Network Zhan Zhang,中国互联网站长)工具来完成一部分日志预处理工作,并将中科院开源的分词器ICTCLAS (Institute of Computing Technology Chinese Lexical Analysis System,计算所汉语词法分析系统)合并到系统中。 兴趣建模模块的设计与实现,包括用户兴趣初始建模和自适应更新用户兴趣模型。模型的更新对于长、短期兴趣采取不同的方法：短期兴趣使用简单的时间窗口机制,长期兴趣使用基于时间遗忘策略。 数据挖掘模块的设计与实现,使用k-means算法完成相似用户聚类。 产生推荐模块的设计与实现,完成邻居圈定,并以前N方式推荐商品。 (3)完成了系统的测试工作。本文最后设计了一个实验,利用20个用户注册使用15天的数据进行分析,以MAE(Mean Absolute Error,平均绝对误差)为评价指标测试推荐性能。实验结果表明,由于数据集有限且稀疏,根据邻居集大小的不同,推荐误差范围在0.861和0.958之间。本文实现的系统能够不仅推荐了与用户浏览商品相关的商品,还推荐了用户潜在感兴趣和需要的商品。
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