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基于Ant Design Pro的物流系统前端开发与用户体验优化研究 被引量：3
1
作者 王菊雅 《软件》 2024年第4期8-10,共3页
本文探讨了Ant Design Pro在物流系统开发中的应用,特别是其对用户体验和数据可视化的影响。通过采用案例研究方法,分析Ant Design Pro在构建企业级物流系统中的应用。研究发现,Ant Design Pro的一致性设计和丰富的组件库显著提升了开... 本文探讨了Ant Design Pro在物流系统开发中的应用,特别是其对用户体验和数据可视化的影响。通过采用案例研究方法,分析Ant Design Pro在构建企业级物流系统中的应用。研究发现,Ant Design Pro的一致性设计和丰富的组件库显著提升了开发效率和用户交互体验。此外,其数据可视化组件有效支持了复杂物流数据的呈现和分析。然而,其在性能优化和定制化需求方面面临着挑战。最终,本文提出了一系列基于Ant Design Pro的物流系统开发最佳实践,并对其潜在的改进方向进行了讨论。研究结果为物流行业的信息系统开发提供了实用的指导,并为Ant Design Pro社区贡献了宝贵的实践经验。 展开更多
关键词 ant Design Pro 物流系统 用户体验 前端开发 数据可视化
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基于Ant Design的应用商店前端开发实例研究
2
作者 吕玉洁 《软件》 2024年第11期160-162,共3页
随着互联网的快速发展,应用商店成为用户获取软件和数字内容的重要平台。提供高效、用户友好的前端界面成为开发者面临的挑战。Ant Design作为广泛应用的React UI框架,凭借其丰富的组件库和响应式设计能力,在前端开发中具有显著优势。... 随着互联网的快速发展,应用商店成为用户获取软件和数字内容的重要平台。提供高效、用户友好的前端界面成为开发者面临的挑战。Ant Design作为广泛应用的React UI框架,凭借其丰富的组件库和响应式设计能力,在前端开发中具有显著优势。本文基于Ant Design框架,深入探讨其在应用商店前端开发中的应用。通过需求分析和设计实践,详细介绍了响应式布局优化、组件自定义、功能复用、数据交互及动态更新的实现过程。通过实践案例展示了Ant Design在优化用户体验、提升开发效率方面的优势,为开发者提供了实用的技术指导和参考。 展开更多
关键词 ant Design 应用商店 前端开发 响应式布局 组件自定义
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用于多目标优化的蚁群算法的构建及其应用 被引量：15
3
作者 贺益君 陈德钊 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1241-1245,共5页
从蚁群的生物学行为出发，将成群募集和海量募集两种机制融入蚁群算法，并针对多目标优化的特性，综合考虑解的被支配度和分散度，抽提出一种启发式规则，用以评价食物源的优劣，进而构建多目标连续蚁群优化算法（MO-CACO）。通过两个... 从蚁群的生物学行为出发，将成群募集和海量募集两种机制融入蚁群算法，并针对多目标优化的特性，综合考虑解的被支配度和分散度，抽提出一种启发式规则，用以评价食物源的优劣，进而构建多目标连续蚁群优化算法（MO-CACO）。通过两个多目标典型函数的优化测试，验证了MO-CACO具有较强的多目标全局寻优能力，且稳健性良好，所求得的最优解集的多目标值能均匀地逼近Pareto最优前沿的各部分。将MO-CACO用于二甲苯异构化装置的操作优化，取得了满意的结果，MO-CACO可为化工过程多目标决策提供支持。 展开更多
关键词 多目标优化 PARETO最优前沿 蚁群算法 成群募集 海量募集 二甲苯异构化
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基于非精确状态的蚂蚁网络在QoS路由选择中的应用 被引量：1
4
作者 付振勇 张根度 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第14期88-90,187,共4页
简要介绍了一种描述网络的非精确状态以及计算给定路径满足QoS的概率的方法和将基本的蚂蚁网络机制扩展为基于约束的选路的方法。结合前两者本文提出了一种基于蚂蚁网络并考虑了网络非精确性的QoS路由选择算法,即QRANP算法。
关键词 QOS路由 非精确状态 蚂蚁网络 前向蚂蚁 后向蚂蚁 概率
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连续空间多目标最优化问题的蚁群遗传算法
5
作者 伍爱华 李智勇 《计算机工程与科学》 CSCD 2008年第5期65-67,共3页
本文提出了一种基于蚁群算法和遗传算法的多目标蚁群遗传算法,用于解决连续空间中带约束条件多目标最优化问题。本算法先将解空间分解成子区域,再用信息素标定这些子区域,信息素对遗传搜索进行指导,在搜索中更新信息素,同时采用了最优... 本文提出了一种基于蚁群算法和遗传算法的多目标蚁群遗传算法,用于解决连续空间中带约束条件多目标最优化问题。本算法先将解空间分解成子区域,再用信息素标定这些子区域,信息素对遗传搜索进行指导,在搜索中更新信息素,同时采用了最优决策集的更新策略和搜索收敛退出机制,从而提高求解效率,降低算法复杂度。实验证明,与以往算法相比,此算法能更快、更精确地逼近Pareto前沿。 展开更多
关键词 连续空间 多目标问题 多目标蚁群遗传算法(MOAGA) PARETO前沿
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一种约束多目标优化问题的改进蚁群遗传算法
6
作者 伍爱华 《电脑知识与技术》 2008年第12X期2830-2832,共3页
该文针对多目标蚁群遗传算法(MOAGA)解集边界分布不均的问题,提出改进算法,解决了连续空间中带约束条件多目标优化问题。改进算法在基本MOAGA算法的基础上,在选择中引入一定比例的边界决策、单目标最优决策,并提高边界决策的交叉率。实... 该文针对多目标蚁群遗传算法(MOAGA)解集边界分布不均的问题,提出改进算法,解决了连续空间中带约束条件多目标优化问题。改进算法在基本MOAGA算法的基础上,在选择中引入一定比例的边界决策、单目标最优决策,并提高边界决策的交叉率。实验证明,改进算法解决了基本算法解集分布边界疏中间密的问题,并且能更快的获得散布性较好的Pareto最优解集。 展开更多
关键词 约束多目标优化问题 改进蚁群遗传算法 散布性 PARETO前沿
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基于元胞蚁群的主动队列管理算法研究 被引量：2
7
作者 张春琴 谢立春 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1259-1263,共5页
针对网络拥塞现象,基于弃头方式提出了一种新的主动队列管理算法.该算法首先利用元胞蚁群建立了实际网络队长最大值的计算方法,同时通过判断网络队长与阈值的关系,采取从队列头部丢弃N个数据包的方法.最后,以长相关数据进行仿真实验,对... 针对网络拥塞现象,基于弃头方式提出了一种新的主动队列管理算法.该算法首先利用元胞蚁群建立了实际网络队长最大值的计算方法,同时通过判断网络队长与阈值的关系,采取从队列头部丢弃N个数据包的方法.最后,以长相关数据进行仿真实验,对比分析了DFCA与RED、DROP-TAIL之间的优劣,结果表明该算法具有较好的适应性. 展开更多
关键词 主动队列管理 弃头 元胞蚁群 网络队长
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