(计算机)基于遗传算法的日用品网购管家系统

附件1项目编号：浙江省大学生科技创新项目申报书创新项目名称：基于遗传算法的日用品网购管家系统创新项目负责人：学校名称：申报日期：2009年12月13日项目类别：个人项目团队项目√浙江省大学生科技创新活动计划（新苗人才计划）实施办公室制填写说明一、申报书要按照要求，逐项认真填写，填写内容必须实事求是，表达明确严谨。二、格式要求：申报书中各项内容以Word文档格式填写，表格中的字体为小四号仿宋体，1.5倍行距；表格空间不足的，可以扩展或另附纸张；均用A4纸双面打印，于左侧装订成册。三、申报书由所在学校领导审查、签署意见并加盖公章后，一式三份（均为原件），报送浙江省大学生科技创新活动计划（新苗人才计划）实施办公室。一、项目简介项目概况项目名称基于遗传算法的日用品网购管家系统项目性质（）基础研究（√）应用基础研究项目来源（）自主立题（√）教师指导选题起止时间自2009年12月至2010年12月项目状况1、研发阶段2、中试阶段3、批量（规模）生产（选项打√）申请人姓名性别出生年月入学年月所在院系联系电话电子信箱项目组主要成员姓名年龄性别专业具体分工计算机科学与技术文档整理、经营管理策划计算机科学与技术网站开发、市场分析计算机科学与技术美工设计、合作洽谈计算机科学与技术网站开发、网站维护项目指导教师性别出生年月主要研究方向计算机应用近三年获奖成果：省部级一等奖二项近三年科研经费六万元，年均二万元项目主要内容简介基于遗传算法的日用品网购管家系统，向用户提供便捷、个性化、智能化的网购服务，借助该网络平台，用户输入家中各年龄段男女的人数，系统能够自动计算出你需要哪些日用品、各类用品每个月的用量多大，同时根据用户以往主动购买日用品的经历和记录数据，通过遗传算法进行动态调整，然后定期给用户提供大包的生活用品邮寄服务，而且还会定期发送电子邮件提醒用户及时补充。项目在开发中运用数理统计方法、MRP思想，并以遗传算法思想为核心，通过管家系统实现，为用户提供了相关的个性化功能。二、项目的研究目的及意义1、申请项目的必要性、目的及意义1)从项目的定位上看，它拓宽了电子商务的市场领域，促进了电子商务产业的发展。2)该项目的申请也是为了便捷消费者的生活，在一定程度上提高消费者工作和生活的效率，服务大众。2、项目的背景、主要内容、技术水平及应用范围随着经济全球化和信息技术产业迅速发展，电子商务已成为经济发展的热点，成为各国争先发展，各个产业部门最为关注的领域。随着互联网的高速发展，人类的日常生活、经济活动发生了翻天覆地的变化，传统贸易方式越来越受到新的经济形式的挑战。更多的企业通过对自身由内到外的改造，更有效地利用互联网资源，从而提高了生产效率，增强了企业实力，扩大了产品市场。但是大多数B2C电子商务网站只是单纯地提供商品展示和简单的购买服务，缺乏一种满足用户个性化需求的创新模式。其服务质量对顾客来说自然是“百站一面”，这样最终会降低网上消费者对这些B2C网站的忠诚度；此外传统B2C网站的用户每次购买商品都要重复进行枯燥的操作，使得很多用户开始厌烦了繁琐的网购。常用的日用品对于广大的消费群体而言，尤其是工作繁忙的白领或年迈的老人，都无暇顾及得到。若去超市购买，不但费时而且费力；如去网上买，又会存在高昂的邮寄费和繁琐的操作步骤。因此迫切需要一种更加便捷、个性化、智能化的电子商务网站来帮助用户订购日用品。普通的日用品网购管家系统，如日已经上线运行，但该管家系统不能通过采集用户的家庭信息和购物历史记录，为顾客提供日用品采购的参考方案。在这种情况下，本项目以遗传算法思想作为依托，准备开发出能够更好地与顾客交互的日用品网购管家系统。基于遗传算法思想的日用品网购管家系统项目，就能采集到用户的这些数据，然后将用户需购买的日用品全部打包配送给用户，除此之外还能够在用户所买的日用品快要用完的时候，通过邮件系统来提醒用户适时补充。这样既免除了去超市、传统购物网购物费时费力费钱之苦，又能节约大量宝贵的时间。遗传算法是是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法(SGA)。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的，而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现(即基因型)是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择(selection)个体，并借助于自然遗传学的遗传算子(geneticoperators)进行组合交叉(crossover)和变异(mutation)，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码(decoding)，可以作为问题近似最优解。本项目就是希望能通过用户的家庭信息和购物历史记录，经过一些算法的处理为顾客提供购买用品的参考方案。而该网购管家系统的核心，需要的就是遗传算法，要求算法能根据家庭信息和购物历史记录来提供购买用品的参考方案。这个算法所面临的现状是它能够拥有一堆时刻在变化的数据，即家庭信息和购物历史记录。家庭信息可能包括这个家庭的家庭组成成员的信息。比如家里有几个男人，几个女人，他们的年龄，日用品使用习惯等，关于这些不同的家庭这些信息有着很多的区别，比如一般家庭有三个人，而另一个家庭有四个人那么四个人所需要的日用品与三个人所需要的日用品仅在数量上就可能存在着有很大的差别。而这些家庭信息就是这个算法最初时，所能得到的信息。最初时算法要通过这些信息结合和与这个家庭相似的情况得到一个最初始的方案，这个方案并不是最优方案，其中充斥过多的外在因素。而要改进这个方案的办法就是要求算法能通过分析这个家庭所提供的购物历史记录，自助的学习改进，具有初步的记忆功能，根据所给的信息的变化，得出优化的解决方案。通过对网购管家系统算法的需求分析和对遗传算法的理解掌握，发现遗传算法能够基本满足网购管家系统算法的需求，从而定为日用品网购管家系统的核心算法。网购管家系统提供家庭信息，遗传算法要求有一个基因编码。遗传算法可以根据网购管家提供的家庭信息对这个家庭进行编码，因为家庭信息决定了这个家庭基本的日用品使用情况，以用来区别其他家庭。网购管家系统还会提供购物历史记录，购物历史记录是供算法对今后的方案进行优化。相对于遗传算法的适应度(fitness)。遗传算法是通过适应度(fitness)来决定演化后代。购买记录可以准确的描述家庭的需求变化，然后来优化下一个购买方案。其原理都相同，都是基于一类问题特性通过对这类问题发展的变化来查找最优解，问题不停变化，最优解也将不停的被更优解所替换。系统可以按遗传算法设计如下步骤：①首先组成一组候选解；②依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度；③根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解；④对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解。算法实现流程图如下：根据遗传算法的核心思想，再结合本项目的具体功能需求，项目组在万方数字化期刊上，搜索学习有关遗传算法的相关知识，搜索到一篇名为《一种战场弹药储备布局优化模型的自适应遗传算法》的期刊论文，所研究应用的遗传算法，与本项目所要实现功能所用的算法十分相似。在此基础上，项目组将这篇期刊论文作为项目开发算法的演变来源，在原有的算法点上进行修改，应用到项目中来。本系统应用于因特网，可满足多用户同时购物的需要，因此本系统应采用Web分布式多层应用程序结构。基于上述特点，本系统选择.Net2005开发环境，并采用SQLServer2005作为数据库管理系统。此外在表现层结合了AJAX技术，使网站功能更强，拥有更友好的用户界面。实际问题参数集解码改善或解决实际问题满足要求问题的解当前的问题状态NY编码适应度运算:优化(变异)3、实施该项目所具备的基础、优势和风险网站项目的五个创新点：1)动态调整商品购买数量参考值。用户在购买商品时，本系统为其提供的商品购买数量参考值是依托遗传算法思想来进行确定的。商品的使用量是随着人们生活习惯变化而变化。当然，商品购买数量参考值也必须要适应本阶段市场的需求。而遗传算法所适用的环境是不变的。所以参考值的计算是以遗传算法思想作为一个依托，即在一个市场需求变化相对较小的范围里，可视为市场需求没有变化，用遗传算法思想和数理统计的方法来进行计算该参考值。2)提供购买参考方案。用户只需注册一个账户，填写家庭基本信息（即家中男女在各年龄段的人数）后就可以进行网上购物。在首次购物时，用户需在系统给出的商品类别中选择需购买的具体商品。在以后的购物中，系统则通过核心的遗传算法处理从用户的商品收藏夹中提取数据，向用户提供购买参考方案。当然，每购一次商品，系统便会将所买商品不重复地存放到用户商品收藏夹中，以便下次使用。3)整体打包免邮费。本系统不同与一般的购物网站，它将根据用户所注册的信息来筛选出他所需要的商品类别。在用户选择确定具体商品后，系统会整体打包并提供免费邮寄服务，这样既可以让用户在家就能轻轻松松地完成日用品的购置，享受一站式的服务，又能够大大地减少了时间的浪费，避免商品逐个邮寄时邮费高昂的缺点。4)购物提醒。当用户每次购买商品成功后，网购管家根据此次所购买的商品数量和确认收货时间来估算这些商品用完的具体日期，并提前几天将购买商品的提示信件发到用户的邮箱里，以便提醒用户适时购买。5)功能齐全。作为电子商务平台，该管家系统还具有更多的功能，比如价格对比、让用户了解行业实情；此外，还有历史消费数据、产品推介、日用品购买提醒等服务功能。网站系统还准备注入SNS社交网络的元素，用户可以上传和分享他们的相片、图片等，也可以随时随地的交流反馈。4、项目计划目标1)日用品网购管家主要是面向白领、老年人等一些不常逛超市的群体。初步搭建成日用品网购管家系统，主要目标是向用户提供便捷、个性化、智能化的网购服务。2)结合系统中运用到的数理统计方法、MRP思想及其核心的遗传算法思想，发表1到2篇研究总结性论文。3)项目最终实施，网站运行维护，并同步与日用品批发商及物流中介，就日用品网购管家系统，是否具备项目运营实施可行性问题及合作意向进行项目洽谈。三、预期成果、知识产权形成及经济、社会效益分析1、项目的预期成果及知识产权归属情况1)项目将基于遗传算法，开发一个便捷、个性化、特色化、智能化的网站购物平台。注册申请域名，备案后，开始网上试运行，通过网站的对外合作与交流，不断完善网站的建设，对网站的运行进行长期维护。2)进一步完善遗传算法思想在网站购物平台中的实现，结合实际的数据统计分析，制定出高效高质量的网购参考方案，并能适时提醒客户日用品到期补充。3)结合网站购物平台中运用到的数理统计方法、MRP思想及其核心的遗传算法思想，发表1篇研究总结性论文。4)知识产权归属于项目组全体成员。2、项目的市场前景分析1)项目设计开发的领域相对来说还是比新的，出发点是为了方便白领、老年人等一些不常逛超市的客户群体，也为了迎合那些要求高质量服务的消费人群。2)项目基于遗传算法为客户提供了结合客户以往购买情况的购买参考方案以及相关性的购买补充提醒，人性化的设计突出明显，前景也是较为乐观的。3)借助互联网和电子商务，销售人们最常用的生活日用品，是个很大的市场。因此与一些厂商或品牌商家