订单管理模块：允许企业用户创建、编辑和跟踪运输订单，包括货物信息、起始点、目的地、交货时间等详细内容。同时支持多种筛选、排序和查询功能，以方便用户进行订单管理。 车辆调度系统：根据订单需求自动或人工分配合适的运输车辆，实时监控车辆位置和状态，并提供智能路径规划服务，优化运输效率。 物流跟踪与通知模块：提供全程可视化物流跟踪服务，实时更新货物在途信息，通过短信、邮件或APP推送等方式向客户发送货物到达、离站等关键节点的通知。 承运商管理系统：维护承运商信息库，包括资质审核、评价体系、合同管理等功能，确保与合格的承运商合作并有效管理合作关系。 数据分析与报表模块：基于大数据技术分析运输数据，生成各类运营报表，如成本分析报告、时效性报告、线路优化建议等，为企业决策提供依据。 我负责的任务与技术栈 在此项目中，我主要负责了订单管理和车辆调度系统的开发工作，以及部分前端界面设计和后端逻辑实现。 技术栈方面，采用Spring Boot作为后端框架构建RESTful API接口，利用MySQL进行数据库存储，保证数据的安全性和稳定性。 对于订单管理和调度算法部分，采用了Dijkstra算法进行路径优化计算，并结合Google Maps API获取地理信息和路线规划。 前端使用React.js搭建用户界面，配合Redux进行状态管理，为用户提供流畅的操作体验。

智能控制中心模块：作为系统的中枢，连接并管理所有智能设备，用户可以通过*APP、语音助手或触控面板等方式实现远程控制和情景模式设定。 智能家电控制模块：支持空调、电视、照明等各类家电设备的智能化操作，如定时开关、远程调控温度亮度、节能模式切换等。 环境监测与调节模块：包括温湿度检测、空气质量监测等功能，并能自动联动相关设备进行环境优化，如根据室内温度自动调整空调运行状态。 安全防护模块：提供入侵报警、烟雾探测、门窗磁感应等功能，确保家庭安全，并在异常情况下向用户发送警报。 我负责的任务和技术栈 我负责的核心任务是智能控制中心模块的设计与开发，以及部分智能家电设备的对接集成。具体来说： 设计并实现了稳定的物联网通信协议栈，使用了MQTT、CoAP等轻量级协议来保证不同设备间的互联互通。 使用Node.js和Express框架构建了后端服务器，用于处理设备接入请求、数据交换和命令下发。 开发了跨平台的移动应用，前端采用React Native技术，为用户提供友好的交互界面，使用户能够便捷地管理和控制家中智能设备。 实现了对主流智能家电品牌的API接口调用和SDK整合，确保系统的兼容性和扩展

用户管理模块（20%）：实现用户注册、登录、角色分配等功能，使不同级别的参与者可以进入相应的模拟环境。 市场环境模拟模块（15%）：提供多样化的保险产品模型、客户行为模拟、市场竞争态势设定等，让使用者了解并适应不断变化的市场条件。 业务决策模块（15%）：包含产品定价策略制定、销售渠道管理、风险控制机制设定、投资组合优化等子模块，使用户能够在模拟中进行实际的保险业务操作。 财务分析与报表模块（10%）：根据用户在模拟中的决策生成实时财务数据报告，帮助用户评估经营成果及调整战略方向。 我负责的核心任务包括了市场环境模拟模块的设计与实现，以及财务分析与报表模块的数据处理逻辑。具体而言，我使用了以下技术： 前端技术栈：采用React.js构建交互式界面，展示各类图表与数据分析结果，同时确保跨平台兼容性和响应式布局。 后端技术栈：运用Node.js和Express框架搭建服务器端逻辑，处理复杂的业务计算和大数据分析，利用MongoDB或MySQL进行数据存储。 数据可视化：集成D3.js或其他相关库以动态展示业务趋势和财务指标。 算法设计：针对市场变化和财务预测，设计并实现了基于机器学习的预测模型，提升模拟的真实性。 最终成果：成功开发出了高仿真度的市场环境模拟引擎和精准高效的财务分析系统，使得该保险经营沙盘演练系统的用户体验和教学效果得到了显著提升。 【选填 - 难点与解决方案】 难点一：市场动态的真实模拟。为解决这一问题，我们采用了混沌理论和时间序列分析方法，结合历史数据和经济模型来生成接近真实市场的随机事件。 难点二：实时财务数据处理。面对大量实时更新的财务数据，通过优化数据库查询效率、引入缓存机制以及异步数据处理技术，有效保证了系统性能和数据的实时准确性。