一种基于局部贪心搜索的兴趣旅游路线规划算法

智能旅游路线规划是智慧旅游的重要内容,目前旅游路线规划存在主观性较强和考虑旅游者兴趣的个性化程度较低等问题.针对目前旅游路线规划存在的问题提出了一种基于局部贪心搜索的兴趣旅游路线规划算法.首先建立兴趣景点智能提取模型,其次对提取的兴趣景点构建贪心搜索路线规划算法,建立动机迭代值输出模型.通过算例数据迭代获取不同旅游路线动机迭代值和依旅游者兴趣的景点顺序导览图,从而分析得到满足旅游者动机利益的最优路线和次优路线.算例证明,该算法符合旅游实际,对智慧旅游路线规划具有较强的可行性和实践意义.     

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.     

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.     

基于时间框架的多日游行程规划及其优化方法

针对个性化旅游特别是自驾游的实际需求,研究基于多个约束条件的旅游行程规划问题. 提出一个旅游行程规划算法,以时间框架为基础,遗传算法为核心,通过对有效旅游路线的不断优化,输出其中一条最优的旅游路线. 最后,在真实数据集上进行实验,将提出的算法与变邻域搜索算法进行比较,对路线的总评分值结果进行评价. 结果表明,研究提出的算法能够获得更高的路线评分值,能够为旅行者提供准确合理的旅游路线.     

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.     

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...     

Campbell模型在旅游线路设计中的应用——以日照市为例

旅游线路设计在景区规划和导游路线设计中是必不可少的内容,该文在已有研究的基础上,首先确定了旅游线路设计的四要素,形成了旅游线路设计原则列表,在分析Campbell模型的基础上,得出该模型在线路设计方面对人们的四点启发,以日照市作为案例,在分析了日照市旅游资源和服务设施的基础上,最终形成基于Campbell模型的日照市旅游线路设计示意图,以此来探讨旅游线路设计的最优途径.     

概念性旅游规划探讨

重点讨论了概念性旅游规划的概念、内涵、性质和特点;指出了概念性旅游规划研究的主要层面是:区域背景、资源与环境、开发定位、旅游布局和发展战略;最后,介绍了概念性旅游规划研究的主要技术路线.     

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。     

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。     

旅游城市的不确定性多目标环境规划优化模型框架研究

简要分析了旅游城市环境规划的特点,针对性地提出了一套不确定性模糊多目标旅游环境系统规划优化方法,这是首次将不确定性多目标规划方法应用于以旅游业发展为重点的城市环境规划领域。并相应地建立了旅游城市环境不确定性模糊多目标系统规划优化模型（ＩＦＭＯＰＯＭＴＵＥ）,既把各种环境要素和经济要素有机地整合入模型中,又充分考虑了旅游城市环境发展的不确定性,通过人机交互式方法,将专家和决策者的意见落实在模型参数上     

高铁-公路旅游客运衔接网络的优化

针对高铁-公路旅游客运衔接网络优化问题,通过对现有旅游组织形式及其适用条件和不足进行总结,构建了高铁-公路旅游客运衔接网络设计双层模型。该模型上层以旅客的广义出行费用及公路客运企业的运营收入为目标函数,下层为基于频率的客流分配。考虑到变量多时计算量大、过程复杂,故选择遗传算法用MATLAB软件编程求解,最终得到备选景区、备选路线选择情况及每条路线的发车频率。实例应用证明了该模型合理有效。     

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.     

概念性旅游规划综述

近年来,随着旅游业的迅猛发展,旅游规划逐渐由微观向宏观方向过渡.在此形势下,概念性旅游规划应运而生,且更具有战略性、创新性、灵活性、框架性和概括性.但在旅游业飞速发展的今天,概念性旅游规划又将面临着新的机遇与挑战,要想使其在旅游业中具有质的飞跃,必须综合分析概念性旅游规划发展的现状.本文通过综合分析相关的研究文献,从概念性旅游规划的历史与现状、性质、功能、研究内容以及存在问题等方面进行全面评述的基础上,笔者分别从研究内容、研究深度与广度、研究的技术路线上进行了分析,并预测概念性旅游规划最终会朝着规范化、系统化、科学化、战略化的方向发展.     

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。     

旅行费用法(TCM)研究

对旅行费用法进行分析,并评估甘肃省兴隆山自然保护区的游憩价值.结果表明,用增加的旅行费用与总旅游人次建立的旅游需求函数模型和用各区旅行费用与旅游人次建立的旅游需求函数模型所得的游憩价值没多大差距,即这两种技术路线都是可行的.     

基于垂直搜索引擎的旅游线路评价模型的设计

本文设计了一个基于垂直搜索引擎技术的旅游线路评价推荐模型系统。该系统首先采用垂直搜索引擎技术针对旅游行业网站抓取特定信息,提取旅游路线及相关旅游资讯信息,并辅以人工资讯录入方式,建立旅游路线、旅游资讯数据库。     

旅游高峰期双目标交通拥堵疏散路径优选方法

随着私家车出行比例日益增长,景区旅游交通拥堵现象严重,交通事故频发,高效、合理的交通拥堵疏散路径优化方法是缓解这一问题的根本途径。本文考虑交通拥堵环境下游客路径选择心理,将疏散路线的复杂度最小作为优化目标之一,建立了基于路线复杂度与疏散时间的双目标拥堵疏散路径优选模型,将疏散路线的复杂度定义为疏散路径总长度,认为疏散区域路网中各路段上的车辆平均运行速度是随时间的推移连续递减的函数,应用Dijkstra设计了模型的求解算法,仿真结果验证了模型的有效性。     

基于双层规划的公航联运旅游交通网络规划研究

为了满足旅客多样化的出行需求,规划旅游交通网络,本文基于旅客联运出行视角,提出一种新的公路-通用航空短途运输联运（公航联运）方式,构建了公航联运旅游交通网络双层规划模型。上层以旅客出行总时间最短和交通网络线路运营总成本最小为目标,设计交通线路方案,下层模型以单个旅客出行时间最小为目标,对线路进行客流量分配。采用遗传算法求解模型,通过实例分析表明,构建的公航联运交通网络模型具有科学性,合理性和可行性。     

基于改进的动态聚类算法的配送车辆调度研究

研究了物流配送车辆调度优化问题,建立了以所需车辆数最少为第一目标,以车辆总行程最短为第2目标的双目标优化模型.把问题分成2阶段进行求解,第1阶段用改进的动态聚类算法分派车辆的配送任务,第2阶段用动态规划方法求出车辆的行车路线;实例证明,算法有效降低问题的复杂性,使问题在合理的时间内得到满意解,模型和算法均具有较大的推广意义.