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懒懒私厨网上订餐系统开题报告

 2020-10-12 08:10  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1设计(论文)的目的

全球经济正在进入信息化时代,数字经济,网络经济,信息经济正在逐渐成为经济发展的主流。随着互联网应用的快速增长,网络越来越快的进入到了千家万户中。网络凭借其卓越的互动性与便捷的交流手段正成为最有发展潜力与前途的新兴媒体,成为众商家备为关注的宣传热点。

随着社会服务行业的发展,餐饮业对自身服务的质量和能力也有了更高的要求。此外,人们常因为忙碌,会不想浪费太多的时间出去买饭,吃饭等,这就为网络订餐提供了良好的发展空间。订餐外卖系统正是在这样的情况之下越来越受到重视。

网络订餐随着互联网的成长会逐渐被人们所喜爱,社会是进步的,我坚信网络订餐终将取代以往的电话订餐。同时,我也坚信网络订餐将会带给广大繁忙的工作人群诸多的方便,节约他们大量的时间。

而经过多年发展,餐饮管理已经逐渐由定性管理,进入到重视定量管理的科学阶段。而便利性更是目前各行业发展的趋势,作为一个网上订餐外卖系统则是最直接的解决了便利性这个问题。

1.2设计(论文)的意义(理论或实际)

随着市场经济的发展和高科技的应用,人们工作压力与日俱增,生活节奏不断加快,更注重对时间的把握。发愁选餐厅,讨厌排长队,传统餐饮方式已跟不上时代步伐,因此快捷的订餐、送餐服务应运而生。

这种方式让人们有更多选择,更加节省时间,更加方便。对于学生更是如此,学校僧多粥少的现象已让学生叫苦不迭。每当下课铃声响起,浩瀚大军涌入餐厅顿时让人毫无食欲。另一方面,食堂工作人员无法准确获得用餐学生数量和喜欢的菜别,改造成供与求不对等。一则来餐厅消费的学生会减少,二来会造成食材的浪费。所以网上订餐系统很好地解决了上述问题,让就餐更快捷方便。

为适应形势的发展,利用此次毕业设计的机会,我对本系统进行了初步的考察设计,对目前的在线考试系统有了粗浅的认识,希望自己能够充分利用在校所学,开发设计一个基本的、功能比较完整的网上订餐系统,使它能够在互联网的餐饮行业中起到一定的作用,为人们的饮食提供一定的便利。

2. 研究的基本内容与方案

2.1设计的任务

本网上订餐系统,主要用户分为管理员、会员两种角色,各个角色的主要任务和功能如下:

管理员:

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3. 研究计划与安排

3、进度安排

时间

内容

备注

第1~3周

毕业实习

第4周

查阅收集资料,整理

第5~7周

需求分析,确定功能模块,建立模型

第8周

数据库分析、设计

第9~10周

详细设计,包括数据设计和模块设计

第10~11周

界面设计,代码分析与实现

第12周

系统修改与调试,解决方法,撰写论文

第13~14周

调试修改系统,论文修改与定稿

4. 参考文献(12篇以上)

[1]王珊 陈红 编著,数据库系统原理教程 清华大学出版社
[2]秦婧 等编著,21天学通SQL Server(第二版) 电子工业大学出版社2014.1
[3]朱少民 主编,软件测试方法和技术(第三版) 清华大学出版社2014.10
[4]张海藩 牟永敏 编著,软件工程导论(第六版) 清华大学出版社2013.8
[5]刘勇军 编著,面向对象的程序设计 武汉理工大学出版社2011.8
[6] 马俊主编,邓居英,杨湖副主编。

C#程序设计及应用教程(第二版)北京:人民邮电出版社
[7]冯娜 唐宝燕,基于B/S模式的教务管理系统的应用研究[J].现代企业教育.2011.12
[8]王虎.软件需求分析探讨[J].科技情报开发与经济. 2008. 18(13):148-149
[9]周邵静,唐艳,邱法林.浅谈软件需求分析方法[J].科技信息,2007,(2):37-119
[10]何燕青,基于ASP.NET的网上订餐系统设计与实现. 成都:电子科技大学,2014.2
[11]李健,网上订餐系统分析设计与实现.广州:中山大学信息科学与技术学院,2015,9
[12]施剑凡,高校网上订餐系统的设计与实现. 上海:同济大学电子与信息工程学院,2013,09
[13] Yacine Labbi, Djilani Ben Attous, Hossam A. Gabbar et al.. A new rooted tree optimization algorithm for economic dispatch with valve-point effect[J]. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2016.
[14] A.E. Chaib, H.R.E.H. Bouchekara, R. Mehasni et al.. Optimal power flow with emission and non-smooth cost functions using backtracking search optimization algorithm[J]. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2016.
[15] N. Jayakumar, S. Subramanian, S. Ganesan et al.. Grey wolf optimization for combined heat and power dispatch with cogeneration systems[J]. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2016, 74.

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