基于JAVA的sprinboot+vue车辆充电桩，附源码+数据库+论文+PPT

Posted 2023-05-27 LDZZDL

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了基于JAVA的sprinboot+vue车辆充电桩，附源码+数据库+论文+PPT相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1、项目介绍

利用springboot、Java、idea和mysql数据库等知识点，结合相关设计模式、以及软件工程的相关知识，设计一个车辆充电桩管理系统，来进行记录用户的信息，以及系统信息的增删改查的功能，根据实现需求，系统需完成这些基本功能：

（1）系统合理显示系统首页界面，管理员界面，用户界面和维修员界面等界面。

（2）管理员，用户和维修员所有的信息都保存与数据库中。

（3）对车辆充电桩信息能够进行查询、修改、删除、添加等操作。

根据车辆充电桩管理系统的功能需求，进行系统设计。

前台功能：用户进入系统可以实现首页、充电桩、充电常识、个人中心、后台管理等功能进行操作；

后台由管理员和维修员，主要功能包括首页、个人中心、维修员管理、用户管理、电桩类别管理、充电桩管理、充电桩报修管理、维修回复管理、系统管理等功能；

系统对这些功能进行整合，产生的功能结构图如下：

项目获取，看这里

2、技术框架

运行系统：windows

编程语言：java

系统架构：B/S

后端框框：SpringBoot（Spring+SpringMVC+Mybatis）

前端框架：Vue+html+js+css

前后端分离：否

数据库：MySQL

Maven项目：是

数据库表数量：11

运行环境：JDK8+MySQL5.6+Maven3.6+idea+Node.js 14.16

3、演示视频

基于JAVA的sprinboot+vue车辆充电桩，附源码+数据库+lw文档+PPT

B站演示视频地址：基于JAVA的sprinboot+vue车辆充电桩，附源码+数据库+lw文档+PPT_哔哩哔哩_bilibili

4、项目截图

4.1、用户-登录

4.2、用户-注册

4.3、前台-首页

4.4、前台-充电桩

4.5、前台-充电常识

4.6、前台-个人中心

4.7、前台-我的收藏

4.8、后台-用户-首页

4.9、后台-用户-充电桩保修管理

4.10、后台-用户-维修回复管理

4.11、后台-登录

4.12、后台-维修员-首页

4.13、后台-维修员-充电桩保修管理

4.14、后台-维修员-维修回复管理

4.15、后台-管理员-首页

4.16、后台-管理员-维修员管理

4.17、后台-管理员-用户管理

4.18、后台-管理员-充电桩类别管理

4.19、后台-管理员-充电桩管理

4.20、后台-管理员-轮播图管理

4.21、后台-管理员-充电常识管理

5、文档截图

6、更多源码

更多源码，看这里

TWVRP基于matlab遗传算法求解带时间窗+带充电桩的无人机巡检路径规划问题含Matlab源码 YC001期

一、VRP简介

1 VRP基本原理
车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem，VRP)是运筹学里重要的研究问题之一。VRP关注有一个供货商与K个销售点的路径规划的情况，可以简述为：对一系列发货点和收货点，组织调用一定的车辆，安排适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足指定的约束条件下（例如：货物的需求量与发货量，交发货时间，车辆容量限制，行驶里程限制，行驶时间限制等），力争实现一定的目标（如车辆空驶总里程最短，运输总费用最低，车辆按一定时间到达，使用的车辆数最小等）。
VRP的图例如下所示：

2 问题属性与常见问题
车辆路径问题的特性比较复杂，总的来说包含四个方面的属性：
（1）地址特性包括：车场数目、需求类型、作业要求。
（2）车辆特性包括：车辆数量、载重量约束、可运载品种约束、运行路线约束、工作时间约束。
（3）问题的其他特性。
（4）目标函数可能是总成本极小化，或者极小化最大作业成本，或者最大化准时作业。

3 常见问题有以下几类：
（1）旅行商问题
（2）带容量约束的车辆路线问题(CVRP)

该模型很难拓展到VRP的其他场景,并且不知道具体车辆的执行路径，因此对其模型继续改进。

（3）带时间窗的车辆路线问题
由于VRP问题的持续发展，考虑需求点对于车辆到达的时间有所要求之下，在车辆途程问题之中加入时窗的限制，便成为带时间窗车辆路径问题（VRP with Time Windows, VRPTW）。带时间窗车辆路径问题（VRPTW）是在VRP上加上了客户的被访问的时间窗约束。在VRPTW问题中，除了行驶成本之外, 成本函数还要包括由于早到某个客户而引起的等待时间和客户需要的服务时间。在VRPTW中，车辆除了要满足VRP问题的限制之外，还必须要满足需求点的时窗限制，而需求点的时窗限制可以分为两种，一种是硬时窗（Hard Time Window），硬时窗要求车辆必须要在时窗内到达，早到必须等待，而迟到则拒收；另一种是软时窗（Soft Time Window），不一定要在时窗内到达，但是在时窗之外到达必须要处罚，以处罚替代等待与拒收是软时窗与硬时窗最大的不同。

模型2(参考2017 A generalized formulation for vehicle routing problems)：
该模型为2维决策变量

（4）收集和分发问题
（5）多车场车辆路线问题
参考(2005 lim，多车场车辆路径问题的遗传算法_邹彤, 1996 renaud)

由于车辆是同质的，这里的建模在变量中没有加入车辆的维度。

（6）优先约束车辆路线问题
（7）相容性约束车辆路线问题
（8）随机需求车辆路线问题

4 解决方案
（1）数学解析法
（2）人机交互法
（3）先分组再排路线法
（4）先排路线再分组法
（5）节省或插入法
（6）改善或交换法
（7）数学规划近似法
（8）启发式算法

5 VRP与VRPTW对比

二、遗传算法简介

1 引言

2 遗传算法理论
2.1 遗传算法的生物学基础

2.2 遗传算法的理论基础

2.3 遗传算法的基本概念

2.4 标准的遗传算法

2.5 遗传算法的特点

2.6 遗传算法的改进方向

3 遗传算法流程

4 关键参数说明