订票小程序开发

描述:用户端:底部导航栏一共三个,分别是首页,消息和我的。首页,参考12306车票选择框,即包含出发地和目的地以及日期,查询车票的按钮改为查询预统计车次,点击后即可跳转页面,即车次信息列表,同样参考12306,车票信息如图 ,底部操作栏去掉,新增按钮(申请新增班次),填写完相关信息后等待管理员操作或报名完成后等待管理员操作,(报名后,所有用户可以互相查看报名信息)在规定时间后重新打开小程序查看自己的报名的车次是否存在,如果存在则自动弹窗用户报名的车次,引导用户付款确定车次。自己报名的车次没有,想乘坐其他车次,如有空位情况下可以直接付款等待乘车即可,在乘车当天发车前一小时在车票订单上显示我已上车按钮。支付逻辑是票价由管理端上传,乘车就付款,不坐就退款,想换车次且票价不同的先退款后付款。 消息界面有置顶公告和系统通知(通知模板),其他没有。 我的界面就只有全部订单,待付款,隐私政策。 管理端:管理端是网页端,开始时上传预统计车次,,用户报完名后,处理数据可以删除合并以及新增车次,可以查看用户申请新增班次表格,在确定车次后可以选择指定用户作为车次负责人,即可以向相关车次发布支付宝通知模板。管理员可以向全体发布支付宝通知模板也可以只向车次负责人发布通知模板。
类型:远程
总价:4000
工期:一个月
申请订单

Python强化学习

描述:代码实现功能:结合已有的实验做一个通过强化学习实现路径规划选择以及目标分配。 已有工作:已经得到红方到蓝方的多条路径数据信息并保存在了path.txt文件中,以字典的形式。 要求: 1.将得到的这些路径作为备选路径,也就是作为强化学习的探索空间,然后基于已有的这些路径,通过强化学习进行筛选,得到每个红方到每个蓝方的一条最优路径,使用算法为PPO clip算法。 2.进行红蓝双方的目标分配,就是哪个红方打哪个蓝方方案是最优的。(红蓝双方并不是一对一要求,比如有6个红方4个蓝方,可以多个红方对一个蓝方,但要求每个蓝方都有红方去打)。 3.强化学习的奖励函数涉及到的相关约束,可以参考我发的这个run_main文件,将里面的约束条件规则用到其中,并作为奖励函数的设计条件。 4.代码的泛化性和可更改性,对于后续的修改可以较方便,比如奖励函数是一个函数模块,约束模型是一个模块,每一个模块分清楚,我要对其进行更新就只需要改这一部分。 5.训练过程要有展示,也就是每一次训练后的选择的路径图都能够保存在一个文件夹中,最后的结果也有所展示,包括最后最优的结果路径图展示,还有reward的变化曲线图。 6.每隔一段时间对生成的模型进行保存。
类型:远程
总价:技术报价
工期:15
申请订单
申请订单
意见反馈