本文關(guān)鍵詞：電子導(dǎo)游系統(tǒng)路徑規(guī)劃的研究

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【摘要】：世界已經(jīng)進(jìn)入了“旅游時(shí)代”,人們更喜歡選擇性較強(qiáng)的自助旅游,在美國、英國、法國等一些發(fā)達(dá)國家都有出租電子導(dǎo)游器,電子導(dǎo)游系統(tǒng)已經(jīng)成為發(fā)展旅游業(yè)的一大熱點(diǎn)。最優(yōu)路徑規(guī)劃是電子導(dǎo)游系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)之一,是對景區(qū)或景點(diǎn)的旅游路線進(jìn)行規(guī)劃,使游客可以在自助旅游中得到最佳的旅游路線。但現(xiàn)有的電子導(dǎo)游系統(tǒng)在路徑規(guī)劃方式上過于局限,為適應(yīng)景區(qū)最優(yōu)路徑的求解,本文對電子導(dǎo)游系統(tǒng)路徑規(guī)劃算法進(jìn)行了研究。論文詳細(xì)分析了景區(qū)路徑規(guī)劃中需要解決的問題。通過對實(shí)際景區(qū)道路網(wǎng)的深入分析,采用圖論中的賦權(quán)圖來抽象表示景區(qū)道路分布。通過鄰接表的方式來解決路徑數(shù)據(jù)的存儲(chǔ),分析路徑規(guī)劃中需要實(shí)現(xiàn)的功能。針對算法存在收斂速度慢、易出現(xiàn)停滯現(xiàn)象等不足,提出了改進(jìn)蟻群算法,該方法在狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率中引入確定性選擇來指導(dǎo)選擇路徑,彌補(bǔ)探索性搜索速度上受限制的缺陷;在信息素局部更新策略上引入一個(gè)初始值,降低其它螞蟻選中該邊的概率,增加它們探索其它路徑的機(jī)會(huì),減少陷入局部最優(yōu)的概率;在全局信息素更新規(guī)則上引入全局最佳路徑,有利于短路徑的邊上具有較高的信息素強(qiáng)度,優(yōu)化后的算法在整體上搜索的效率得到提高。并對算法參數(shù)進(jìn)行分析確定最佳取值范圍。通過仿真驗(yàn)證了改進(jìn)蟻群算法的有效性和可行性,在收斂速度上更快且能夠得到最優(yōu)解。提出了回溯蟻群算法,該方法將回溯思想融入到改進(jìn)蟻群算法中,并將該算法應(yīng)用到電子導(dǎo)游系統(tǒng)景區(qū)路徑規(guī)劃中。由于改進(jìn)蟻群算法在景區(qū)路徑規(guī)劃問題的實(shí)際應(yīng)用中可能存螞蟻陷入“死胡同”問題,在本文中可以采用原路返回的思想解決此問題,并把該算法應(yīng)用到景區(qū)內(nèi)的遍歷問題中。通過仿真實(shí)驗(yàn),表明回溯蟻群算法在景區(qū)路徑規(guī)劃具有可行性,可以成功的應(yīng)用到景區(qū)幾種不同旅游情況的路徑規(guī)劃中。
【關(guān)鍵詞】：電子導(dǎo)游系統(tǒng) 路徑規(guī)劃 蟻群算法 回溯蟻群算法
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F590;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 課題的研究背景及意義10-11
• 1.2 電子導(dǎo)游系統(tǒng)國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀11-14
• 1.3 路徑規(guī)劃的應(yīng)用現(xiàn)狀分析14-15
• 1.4 本課題研究的主要內(nèi)容15-17
• 第2章 最優(yōu)路徑研究17-24
• 2.1 圖論的基本概念17-18
• 2.2 路徑規(guī)劃分析18-23
• 2.2.1 景區(qū)路徑規(guī)劃分析18-19
• 2.2.2 路徑的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)19-21
• 2.2.3 路徑的目標(biāo)函數(shù)21
• 2.2.4 最優(yōu)路徑規(guī)劃21-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第3章 改進(jìn)的蟻群算法24-45
• 3.1 蟻群算法的描述24
• 3.2 蟻群算法的原理24-27
• 3.3 蟻群算法的實(shí)現(xiàn)27-32
• 3.3.1 蟻群算法的具體實(shí)現(xiàn)27-30
• 3.3.2 路徑規(guī)劃算法的分析30-32
• 3.4 蟻群算法的優(yōu)點(diǎn)與不足32-33
• 3.4.1 算法優(yōu)點(diǎn)32-33
• 3.4.2 算法不足33
• 3.5 蟻群算法的改進(jìn)33-36
• 3.5.1 狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的改進(jìn)33-34
• 3.5.2 信息素更新策略的改進(jìn)34-36
• 3.6 蟻群優(yōu)化算法的參數(shù)分析36-40
• 3.7 改進(jìn)算法仿真與分析40-43
• 3.8 本章小結(jié)43-45
• 第4章 基于回溯蟻群算法在路徑規(guī)劃中仿真應(yīng)用45-56
• 4.1 回溯蟻群算法的提出45-47
• 4.2 回溯蟻群算法在景區(qū)內(nèi)遍歷問題的仿真與分析47-55
• 4.2.1 針對兩個(gè)景點(diǎn)間問題的仿真與分析48-50
• 4.2.2 針對所有景點(diǎn)問題的仿真與分析50-52
• 4.2.3 針對部分景點(diǎn)問題的仿真與分析52-55
• 4.3 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文61-62
• 致謝62

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1 姜健;趙杰;閆繼宏;臧希U，

本文編號：911928