一种基于兴趣场的按需旅游路线优化算法

针对目前旅游地理信息系统存在的个性化程度低、难以满足旅游者动机利益等问题,提出了一种基于兴趣场的按需旅游路线优化算法,以郑州市内代表性旅游景点为研究对象,建立不同年龄段旅游群体兴趣场.通过设计按需旅游路线规划算法实现旅游者或旅游群体对选取特征景点的趋近函数拟合,实现景点间通路与趋近函数的最优逼近,从而规划最优路线.算例证明,设计的算法能够获得比热点旅游地图更优的旅游路线,满足旅游者根据自身兴趣导向智能规划最优路线的要求.     

基于单向神经网络的城市旅游路线决策支持模型

对陌生旅游城市而言,旅游路线及其路况信息是旅游者出行决策的一项关键因素,也是决定旅游者旅游动机的重要客观条件.提供随机旅游路线决策支持是辅助旅游者规划旅游方案的一种智能化方法.提出了一种基于单向神经网络改进的智能随机旅游路线决策支持模型.将旅游景点分类并编码子类元素景点,调用均匀分布函数随机数发生器生成随机数智能选取旅游景点,同时遍历景点排列组合秩序确定所有旅游路线.通过单向旅游路线神经链模型传输冒泡获得最大动机迭代作用值,以此确定最佳旅游路线,同时提供可行的辅助决策支持方案.以郑州市内景点路线规划为算例进行研究,结果表明,所建模型能够智能规划旅游路线并确定最佳方案,为旅游者出行提供辅助决策支持.     

改进模拟退火算法在旅游路线定制中的应用

旅游路线定制已成为提高旅行体验的重要举措之一,为解决新游客在陌生城市旅游时的路线定制问题,在考虑景点距离、旅游消费和游客出行时间等约束条件下,建立了以旅游效用值为目标函数的旅游路线定制模型。为了避免模拟退火算法出现冗余迭代,陷入局部最优,提出一种改进模拟退火算法来求解旅游路线定制模型。该改进算法通过混沌寻优确定初始温度避免迭代冗余;通过对当前最优解进行混沌扰动来动态控制搜索步长,跳出局部最优;并用方差判定准则来作为搜索停止条件。最后,以广西桂林市的旅游景点为例对改进算法进行了验证。实验结果表明,该改进算法不仅加快了模型的运行速度,而且更容易寻得全局最优解,为游客提供了更准确合理的旅游路线。     

基于ACO的智能旅游景区路线规划系统设计

针对目前旅游景区路线系统因景点数量多、景点间差异度大而导致线路规划不合理等问题,对路线规划算法和实现方案进行研究,并提出了交互式智能旅游路线规划系统的解决方案。通过研究ACO蚁群优化算法(Ant Colony Optimization)、百度地图API接口、Bootsrap等技术,改进ACO算法模型,引入流式栅格布局,架构了基于B/S架构的系统平台。实验结果表明,基于改进的ACO和百度地图所架构的路线规划系统在国内大规模景点规划方面具有规划速度快、规划结果合理、信息显示全面等优点。     

基于多因素模糊综合评价的商洛旅游景点线路分析

以陕西省商洛旅游业为例,选取了8个3A级以上的旅游景点作为研究对象,进行旅游景点线路和价值分析.建立了景点模型及景点逻辑网络图,首先采用Kruskal算法和Dijkstra算法对这8个旅游景点进行最短旅游线路分析;其次建立了景点价值模型,采取多因素模糊综合评价法研究这8个旅游景点的旅游价值,数字化的方式计算每个景点的旅游价值;最后对景点价值结果进行分析,从追求旅游期望值最高、追求最短旅游线路与节约时间、平衡旅游期望值最高和线路最优3个方面设计最佳旅游线路.从不同角度满足旅游者的实际需求,对进一步提高商洛旅游业发展水平和打造精品旅游路线有实际意义.     

基于景点空间异质性的景区旅游路线研究

以景点吸引力和游客对景点偏好值为目标函数,建立基于景点空间异质性旅游路线数学模型,并提出改进的蚁群算法.实验证明,所提出的数学模型及求解算法是可行的,能够为游客设计个性化且合理的旅游路线.     

旅游线路优化设计

对于旅游,选择合理的旅游路线来达到省钱省时的最佳效果是旅游者首要考虑的问题。本文通过对十个不同省市景点的具体情况,针对要求设计出了相应的旅游路线,建立了最佳旅游路线的图论模型,提出了近似求解的算法,并用MATLAB软件进行求解;从而设计出最优的旅游路线。     

基于拥挤度的旅游路线优化模型研究

景点游客的过度拥挤容易导致安全事故和游客的旅游体验下降。为游客设计并推荐旅游路线是一种有效的客流引导方法。采用景点拥挤度来描述景点的拥挤状况,提出了旅游体验效用函数。以此为基础,在考虑景点服务时间、旅游时间和费用预算等约束条件下,建立了基于旅游体验效用最大化的旅游路线优化模型,设计了蚁群算法求解。为验证所建模型和算法的有效性,以设计的旅游交通网络为例进行了分析。结果表明：景点拥挤会影响到游客在景点的旅游活动时间和旅游体验效用。在旅游路线优化中应考虑景点拥挤因素,以便为游客提供最佳的游览方案。     

改进的PrefixSpan算法在旅游热门路线上的应用

PrefixSpan算法是目前比较经典且较为高效的挖掘频繁序列模式的算法,而应用在旅游热门路线的搜索上,仍存在着连续性不足的问题.为了改善该算法的连续性,从改变频繁序列模式的生成过程方面对算法进行了改进优化.实验结果表明,改进的PrefixSpan算法在旅游热门路线的搜索上具有更好的连续性,且比原算法效率更高,更适用于...     

面向网络化制造的多工艺路线规划与调度集成

针对传统的工艺规划与生产调度方法难以满足网络化制造环境下多工艺规划与生产调度集成的问题,建立了一种多工艺路线规划与生产调度集成数学模型,以实现网络化制造环境下多制造任务的工艺路线规划与生产调度的协同决策,产生符合实际生产需要的工艺路线与生产调度方案.为了实现对该集成数学模型的有效解算,分别设计了遗传算法与免疫算法的模型解算方法进行求解,并比较了这2种解算方法的解算效果.仿真结果表明,采用所建立的集成数学模型与解算方法可有效解决网络化制造环境下多工艺路线规划与调度集成的问题,但在求解效率与精度上免疫算法要优于遗传算法,从而为实际应用提供了借鉴.     

海外旅游者对旅游目的地和旅游路线的选择研究

研究了海外旅游者对旅游目的地和旅游路线的选择规律.利用项目组在12个旅游热点城市的市场调查结果,结合近些年国家旅游局海外旅游者抽样调查资料,运用旅游地理学和市场学的基本原理,总结出海外旅游者选择旅游目的地和路线的规律性,即海外旅游者多前往经济发达、资源丰富的旅游目的地;传统的旅游黄金线路仍然是海外旅游者在境内移动的主要旅游路线.     

多约束下基于游客体验的旅游路线优化模型

景点游客的过度拥挤容易导致安全事故和游客的旅游体验下降。为游客设计并推荐旅游路线是一种有效的客流引导方法。采用景点拥挤度来描述景点的拥挤状况,提出了旅游体验效用函数。以此为基础,在考虑景点服务时间、旅游时间和费用预算等约束条件下,建立了基于旅游体验效用最大化的旅游路线优化模型,设计了蚁群算法求解。为验证所建模型和算法的有效性,以设计的旅游交通网络为例进行了分析。结果表明:景点拥挤会影响游客在景点的旅游活动时间和旅游体验效用。在旅游路线优化中应考虑景点拥挤因素,以便为游客提供最佳的游览方案。     

连锁经营企业物流配送的集成库存-车辆路线问题

从库存-车辆路线集成规划的角度,研究了由单个配送中心及其所服务的多个分布在给定区域内的门店组成的连锁经营企业二层物流配送系统的配送计划制定.为有效求解实际规模,并考虑更多的实际复杂约束,建立了基于固定划分策略的集合划分模型和各独立配送区域的配送计划优化模型,并给出了求解实际规模的有效启发式算法.通过算例验证了模型及算法的有效性.     

树-串句法统计翻译模型的正向贪心解码算法

为了有效利用句法信息指导翻译过程,提出了基于贪心搜索的树-串句法统计翻译模型的正向解码算法.该算法以对数线性模型为整体框架,采用翻译模型概率、语言模型概率和空译文罚分作为特征函数.在解码过程中首先生成初始译文,然后通过遍历句法分析树反复迭代来改进译文.重点研究了解码过程中译文片断的打分方法.实验在IWSLT2004数据集上进行并采用BLEU方法评价翻译结果.实验结果表明正向贪心解码算法在翻译质量和速度上均好于现有的反向解码算法,这说明正向贪心解码算法能够更为有效地利用句法结构信息,更适合于树-串统计翻译模型.     

基于TGIS的旅游路线分析算法

结合GIS技术、 无向图的分析和Dijkstra算法的基本思想, 研究了基于TGIS系统的旅游路线分析算法. 该算法通过一定的假设和简化建立旅游路线分析模型, 利用旅游景点信息和公路信息生成旅游路线分析无向加权连通图. 在此基础上采用限定条件的穷举法并结合Dijkstra算法, 综合研究了基于TGIS系统的旅游路线分析算法, 该算法可以帮助游客进行最佳旅游路线分析.     

红色旅游模型

根据游客对路程、时间、费用等的不同要求建立了旅游规划模型,并结合实测数据设计了相应的旅游路线,解决了旅游中存在的问题。其中问题1运用动态规划,采用逆序递推的方法求得最佳路线为：杨家岭（王家坪）→新闻馆→南泥湾→洛川旧址→黄陵;问题2根据旅行商问题满足路程最短,得出旅游路线为：杨家岭（王家坪）→四八陵园→枣园→凤凰山→宝...     

面向工艺分工规划的多目标蚁群算法

为解决计算机辅助工艺规划中工艺分工的优化问题,提出一种基于多目标蚁群算法的工艺分工路线优化算法.在引入逻辑加工路线、逻辑制造单元、物理制造单元、可执行加工路线等概念基础上建立工艺分工规划过程模型.在过程模型中,运用多目标蚁群算法对物理制造单元集合实现优化.在求解过程中,以加工时间和所耗成本为目标函数,在求解空间中对物理制造单元进行遍历,最终寻找到最优化的可执行加工路线.通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

黄山国内旅游者网络旅游信息搜索行为研究

随着互联网的普及和旅游电子商务的发展,越来越多的旅游者通过网络搜索旅游信息,预定旅游产品.目前,网络旅游信息搜索行为已经成为旅游者行为研究的重要内容.运用描述性统计研究了黄山国内旅游者的日常网络旅游信息搜索行为特征,并对搜寻信息内容进行了聚类分析.研究发现:网络已经成为旅游者的首要信息渠道;旅游者对网络旅游信息信任度一般;图片、文字、视频、动画等是旅游者较偏好的信息表现形式;旅游者最为关注的是功能性旅游信息,其次是附属性信息和网络口碑信息;不同性别、年龄、文化程度的旅游者所搜寻的信息内容也存在一定差异.最后,得出了四点结论,并对旅游网站的建设提出了一些建议.     

钢铁企业产成品转库车辆路径问题优化

分析了钢铁企业产成品转库问题的特点,通过将转库任务分解的方法将原问题转化为具有最迟访问时间约束和同时访问车辆数限制的车辆路径优化问题,建立了转换后问题的0-1规划数学模型,针对模型的特点设计了迭代局域搜索算法.算法初始解由贪婪算法生成,局域搜索过程采用4种常用局域搜索算子的混合,摄动过程采用变强度的2-opt*算子.该算法可以同时实现转库车辆指派和车辆路径优化.通过仿真生成的算例对模型和算法进行了验证.实验结果表明,该模型和算法是解决该类问题的有效方法.     

定位路线问题的两阶段禁忌搜索算法研究

定位路线问题是定位配给和车辆路线问题的集成。分析了定位路线问题的含义,建立了此问题的数学模型,并用Lingo 10.0验证了模型的正确性。由于该模型属于NP-hard问题,设计了两阶段禁忌搜索算法:第一阶段用禁忌搜索算法求解定位配给问题,确定设施定位及客户分配;第二阶段用禁忌搜索算法求解车辆路线问题,经过两个阶段的多次迭代求得定位路线问题的优化解,通过实例计算验证该算法的可行性和有效性。