重庆北大青鸟解放碑校区 J11班 宇宙F4队 作品名称:猪猪票务

本文介绍了一款基于主流技术的航空票务系统,涵盖航班信息管理、订票、退票等功能,采用bootstrap、layui实现响应式布局,mybatis框架进行后端开发,提升用户体验。

【作品赏析】

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作品赏析:基于当前人们外出远行频繁,为方便乘客提前购买机票及优化飞机航空订票服务,我们开发了一个票务系统,本系统主要实现航班信息的录入、查询、订票、退票以及航班信息的查询和修改等基本功能,并且还提供个人信息,包括基本信息、订单等的操作,以及旅游推荐等特色服务。

项目技术:本项目采用目前比较流行的技术开发,为了使用户体验更好,我们采用bootstrap,layui等技术实现响应式布局,以及组件的开发。后端开发使用了目前主流的mybatis框架,使得开发更高效,控制层采用jsp和servlet开发,使得整个项目更加轻巧灵活,性能更高。

项目总结:该项目我们团队投入了大量的精力,本着精益求精的宗旨,使得项目更加的完善。使用了主流的技术,锻炼团队的开发能力与学习能力,虽然在过程中也曾遇到很多问题,但是我们都会解决,不断地进步,希望我们团队能在将来做的更好。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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