陈 刚

(安徽商贸职业技术学院信息与人工智能学院,安徽 芜湖 241000)

0 引 言

通过计算机对运动项目信息进行管理,实现项目信息的高速、准确处理,使得运动管理体系更为智能化、现代化,同时,简化了管理员对运动信息管理的繁琐流程,有效提升了对运动项目的管理水平。但目前对于信息系统的应用仍旧较为传统,具体体现在手动录入运动项目信息、人工安排运动场馆场次和训练人手等,工作量十分庞大,极大程度上限制了运动信息管理的工作效率。有学者研究了相关运动管理系统。如文献[1]提出了体育运动教学管理系统,注重师生管理、课程安排等,但在项目、场次安排等方面未深入研究。文献[2]提出将互联网信息技术应用到高校体育信息管理中,增强对高校体育信息的数字化管理能力,但主要从高校课程介绍方面和师生信息录入方面做出研究,应用性具有一定的局限性。

在上述研究的基础上,提出了应用云计算技术,构建运动信息自动管理系统,增强运动信息管理效率,降低管理工作量,为运动管理提供高效的辅助功能。

1 运动信息自动管理系统

1.1 系统整体架构

以提升运动信息自动管理系统的稳定性、可扩展性与安全性和易维护性为目的[3],采用B/S架构,构建运动信息自动管理系统架构。该系统开发过程划分为多个模块,划分用户界面设计、系统逻辑设计与数据库服务器[4],令三者之间相互独立,由此在变动系统内某一部分时对其他部分不产生影响。运动信息自动管理系统整体结构如图1所示。该系统主要包括表示层、控制层、业务层、持久层和数据层。

(1) 表现层的主要功能是显示系统内容,通过笔记本、台式机、智能手机将信息管理信息呈现给相应的系统普通用户,通过管理员客户端将运营信息呈现给系统管理员,为管理员高效管理系统提供可靠的数据依据。

(2) 控制层内主要通过Action Servlet控制器响应客户端,完成用户认证、数据交换,并关联云端服务中心实现数据集合、统计与分析等公布功能。通过遗传算法构建运动安排方案数学模型并求解该模型,获取满足不同运动条件下的最优运动安排方案。

(3) 服务层并以Net Framework为开发平台,响应用户网络查询HTTP请求,该层可为控制层提供业务功能,支撑控制层实现数据查询与业务数据。

(4) 数据层内包括整体系统的数据存储等基础应用服务,如服务器备份与数据加密等,这些数据都是运动过程中产生的相关数据。

图1 系统整体架构

1.2 Action Servlet控制器设计

控制层主要针对数据库中的各项数据进行控制操作,实现用户认证、数据交换并关联云端服务中心实现数据集合、统计与分析等功能。控制层的核心为Action Servlet控制器,该控制器采用ZQD021控制芯片,图2所示为ZQD021控制芯片整体结构图。

控制芯片内部包含POCSAG协议解码器、MUC CORE、静态随机存取存储器、字节闪存以及多功能外围逻辑等。ZQD021控制芯片的主要特征为其高集成性与内嵌大容量快闪存储器。高集成性能够降低成本,简化结构,而快闪存储器能够有效提升控制芯片的灵活性与适应性。依照综合ASIC设计流程完成控制芯片设计,通过EDA工具与硬件描述语言,考虑可测性完成前端设计,实现设计与测试间的有机结合。

图2 控制芯片结构

控制层主要针对数据库内运动的各类数据实施操作,对系统的持久性提出更高要求。基于此系统设计过程中采用第三方开源工具完成数据操作与管理,便于系统代码调用,并且能够完成系统维护功能。一般条件下,控制层内涉及的用户等信息均存储于system目录内,通过软件管理并控制各类信息,并在控制层内完成对数据管理与控制工作的创建,详细过程如图3所示。用户在输入用户名以及正确密码成功登录系统后,能够访问相关业务模块,通过相关软件获取所需的运动信息,并将相关运动信息存储在相关目录内,生成独立对象,并存储于数据层内。同时,用户在获取相应角色后进行用户管理操作时,需截取运动信息管理相关类目内容,同时配置文化设置,实现查看清单,得到运动相关信息的目的。通过上述过程能够实现数据层内不同运动信息自动管理数据的访问,完成运动信息自动管理的目的。

图3 控制器控制流程

在数据分析过程中关联到云端服务中心,利用云计算技术进行数据挖掘。云计算技术是借助于大规模网络数据中心,利用云端应用快速、便捷地进行云端计算,通过云平台与本地数据进行交互,实现数据的传输。利用云计算技术,需要将云端节点与Action Servlet控制器的无线网络端口相关联。构建的云平台与控制器交互模式如图4所示。

云计算平台实现交互的关键是分布式数据服务总线。总线作为数据交换的枢纽,终端之间的数据相互交换,从而达到了数据的共享,总线集成了所有数据,从而对下层的无线网络设备进行了统一的数据处理,这样的信息交换方式为各接口之间的通信起到了很好的作用。

图4 云平台与控制器交互模型图

1.3 运动信息管理模块

在云端平台进行计算时,考虑运动信息管理是一个标准的多重限制与组合优化问题,其复杂性可通过时间、地点以及活动等不同因素的限制与各因素间的相互制约呈现。在构建青少年运动项目安排的数据模型时,通常选择遗传算法。运动安排属于NP完全问题,为实现科学的青少运动安排,需设置不同限制条件。

1.3.1 硬限制条件

硬限制条件所描述的是为实现运动项目管理所必须满足的条件:

(1)相同时间条件下,一个青少年只能进行一个运动项目,以Req1表示该限制条件,则:

(1)

式(1)中,X和Ni分别表示运动项目负责人满意度和第i个运动项目,Tj和Dm分别表示时间周期和第m支队伍。在Tj时间周期内队伍Dm进行运动项目Ni时,值为1;相反值为0。

(2)一个运动场地内进行运动的运动队伍数符合在运动场地限制,以Req2表示该限制条件,则:

(2)

式(2)中,表示第j个时间段进行第i个运动项目的队伍数量。

(3)同一支青少年队伍,不同运动只能参与一次,以Req3表示该限制条件,则:

(3)

式(3)中,青少年队伍Dm进行运动Ni时,值为1;相反值为0。

1.3.2 软限制条件

适应度函数值受软限制条件的影响:

(1)运动教练人数尽量少,以Req4表示该限制条件,则:

(4)

式(4)中,si表示某青少年队伍完成第i个运动项目所需的教练员数量。

(2)各青少年队伍在固定时间内的活动时间需维持在90min～210min内,以Req5表示该限制条件,则:

从此以后，他们二人便经常私下里约会。二人每每见面，彼此生怕伤了和气，相互说着甜蜜的话语，发着海誓山盟。双方情投意合，感情如胶似漆。

Req5:90≤ZTi≤210

(5)

式(5)中,ZTi表示第i支青少年队伍参加运动的时间总值。

在云计算框架下,基于上述约束条件,采用遗传算法构建运动项目信息管理数学模型,通过求解数学模型得到满足不同限制条件下的最优运动项目信息综合管理结果。

2 系统性能的测试

为测试本基于云计算技术的运动信息自动管理系统在实际运动运营过程中的应用性能,以某体育馆为应用对象。

2.1 运动信息显示界面

图5所示为该文系统显示的运动报名情况。图5(a)和图5(b)所示分别为台式机端和智能手机端所显示的运动报名表。图5(a)内的运动报名表清晰地呈现应用对象内各类运动的报名情况,且界面设计简洁,操作过程简单,利于数据的查询与显示。在运动员选择参与某项运动项目后,在系统报名表的选择矩阵内仅该运动员对应的行能够响应鼠标操作。在管理员(或领队、教练等)使用此功能时,系统报名表的选择矩阵内全部单元格均能够响应鼠标操作。同时该文系统针对不同表现终端,能够通过不同的合理方式呈现运动信息,也说明了该文系统的可扩展性。

2.2 系统功能测试

为保障系统的有效运行,需设计完善的系统功能测试用例,以此检测系统设计过程中各项功能的可靠性,发现系统程序设计过程中的缺陷,提升系统应用性能。针对该文系统的应用,设计以下功能测试项目:

(1)登录测试,该测试主要针对系统登录功能进行测试,输入正确的用户名与密码,预计结果为成功登录系统;

(2)登录测试,该测试主要针对系统登录功能进行测试,输入错误的用户名或密码,预计结果为显示用户名不存在或密码错误;

(3)管理员权限管理测试,该测试主要针对系统内数据的增加与编辑等功能进行测试,管理员在用户端执行相应功能操作,预计结果为成功完成运动相关数据的增加与编辑;

(5)运动成绩管理测试,该测试主要针对系统内运动员固定时间内的运动成绩统计与分析功能进行测试,选择某运动员,显示其固定时间内的运动成绩,并进行趋势分析,预计结果为系统成功显示目标运动成绩,并准确分析其成绩波动情况,并给予针对性建议;

(6)财务信息管理,该测试主要针对系统的财务信息管理功能进行测试,针对某项运动,显示其报名人数、已缴费人数、缴费金额等,预计结果为系统准确显示不同运动项目的相关费用缴纳情况;

(7)运动项目管理测试,该测试主要针对应用对象内不同类型运动项目参与人数、上课时间与场地、教练信息等进行测试,预计结果为系统准确显示不同运动项目的相关信息,且能够准确提示场地冲突与教练员时间冲突等信息。

针对以上七项测试内容,对系统进行测试,对比系统测试结果与预计结果,所得结果如图6所示。分析图6得到,系统针对以上七项功能测试所得结果与预计结果均一致,由此说明系统功能设计满足预计设计目的,能够保障系统有效运行。

(a)台式机端

(b)智能手机端

2.3 系统性能测试

系统性能测试的主要内容可分别为三部分,分别为:

(1)系统同时可承载用户数量;

(2)用户输入数据后,数据通过系统软件程序与数据库间的相关操作后在界面中呈现数据处理结果所需的时间;

(3)系统每秒中可完成的登录数量。对各项性能进行Load Runner测试,并通过软件模拟法呈现测试结果,所得结果如图7所示。分析图7得到,在系统并发人数逐渐提升的条件下,登录响应时间也呈现逐步上升的趋势,在并发人数达到120人的条件下,登录响应时间约在700ms左右。在并发人数逐渐提升的条件下,系统每秒处理的登录数量基本保持不变。由此说明系统具有较好的应用性能,在系统负荷较高的条件下(并发人数较多),并未出现死机等现象,能够满足运动信息管理的实际应用需求。

图6 系统功能测试结果

图7 系统性能测试结果

3 结 语

设计基于云计算技术的运动信息自动管理系统,通过实验验证了该文系统的可应用性。但系统在测试过程中也发现部分不足之处,需要进一步优化,具体表现在系统基于云计算设计的系统的整体框架,但没有深度分析框架内各层次间的相关性;系统数据的隐私性与安全性能,因此在后续过程中将针对这些不足之处继续优化系统,提升系统的应用性能。