【摘要】：隨著我國旅游業(yè)的快速發(fā)展,景區(qū)需要接納的游客越來越多,如何更好地管理景區(qū)、服務(wù)游客成為當(dāng)今旅游業(yè)發(fā)展的趨勢所向。旅游業(yè)可分為淡季和旺季,本文以經(jīng)典的對稱旅行商問題(STSP,Symmetric Traveling Salesman Problem)為基礎(chǔ),求解時間最優(yōu)的旅行商問題(TOTSP,Time Optimal TSP),引入擬合函數(shù)和Tanimoto系數(shù),構(gòu)造出算法的適應(yīng)度函數(shù),將游覽時間作為適應(yīng)度函數(shù)的值,目的是旅游旺季提供一條游覽時間最短的旅游路徑。本論文的主要研究工作可以概括為以下幾點:(1)考慮到景區(qū)客流量是隨著時間變化的,本文通過采用正態(tài)分布來對景區(qū)客流量隨時間變化的分析來求解TOTSP問題;(2)針對TOTSP,引入擬合函數(shù)和Tanimoto系數(shù),構(gòu)造出算法的適應(yīng)度函數(shù),將游覽時間作為適應(yīng)度函數(shù)的值,旨在旅游旺季給游客提供一條游覽時間最短的路徑推送服務(wù);(3)首先,介紹了求解TOTSP的混合粒子群遺傳算法(PSO-GA,Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm)、混合蛙跳算法(SFLA,Shuffled Frog Leaping Algorithm)和混合蛙跳遺傳算法(SFLA-GA,Shuffled Frog Leaping Algorithm-Genetic Algorithm)的適應(yīng)度函數(shù);其次,介紹了求解TOTSP的PSO-GA混合算法、SFLA和SFLA-GA混合算法的基本原理和算法流程;(4)對SFLA,PSO-GA混合算法以及SFLA-GA混合算法3種算法的實驗結(jié)果進(jìn)行相互對比和分析,可知SFLA-GA混合算法求解TOTSP時有更好的性能;(5)研究了 SFLA-GA混合算法對于景點數(shù)目的敏感性,由實驗結(jié)果可知SFLA-GA混合算法適用于景點數(shù)目不等的不同景區(qū)中,即景點數(shù)目的不同不影響SFLA-GA混合算法快速尋找最優(yōu)解。實驗結(jié)果表明:相對于隨機游覽路徑,SFLA-GA混合算法得到的游覽路徑明顯節(jié)省了游覽時間;與SFLA和PSO-GA混合算法相比較,SFLA-GA混合算法具有計算量少、收斂速度快、對初始種群依賴性低以及全局性更好等優(yōu)點,在求解TOTSP上搜索性能更強、時間更優(yōu);相對于SFLA,SFLA-GA混合算法具有較強的適應(yīng)性和魯棒性,SFLA-GA混合算法適用于景點數(shù)目不等的不同景區(qū)中,即景點數(shù)目的不同不影響SFLA-GA混合算法快速尋找最優(yōu)解,能用最少的時間給游客提供一條游覽時間最短的路徑推送服務(wù)。
【圖文】：

邐２０２１逡逑＿中國旅游人數(shù)（丨乙入次）逡逑圖１．邋２中投顧問對２０１７－２０２１年我國旅游總?cè)藬?shù)預(yù)測逡逑Ｆｉｇ邋１．２邋Ｔｈｅ邋ｔｏｔａｌ邋ｎｕｍｂｅｒ邋ｏｆ邋ｔｏｕｒｉｓｔｓ邋ｉｎ邋Ｃｈｉｎａ邋ｆｒｏｍ邋２０１７邋ｔｏ邋２０２１邋ｃｏｍｅｓ邋ｆｒｏｍ邋Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ逡逑Ａｄｖｉｓｅｒｓ逡逑１．１．２研究理汾基礎(chǔ)逡逑通過對自然界中眾多優(yōu)化現(xiàn)象的內(nèi)在規(guī)律的研究，可以推演出一些有用的逡逑優(yōu)化方法。近幾十年來，眾多經(jīng)典的智能優(yōu)化算法被陸續(xù)地發(fā)現(xiàn)，其主要包括？逡逑模擬退火算法丨７］邋（邋ＳＡＡ，Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ邋Ａｎｎｅａｌｉｎｇ邋Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ邋）、免疫算法［８］邋（ＩＡ，Ｉｍｍｕｎｅ逡逑２逡逑

應(yīng)度函數(shù)值的大小，，并將其作為種群更新策略中的判斷條件。游覽T辰包含景逡逑點之間來回走動的時間、游玩景點所需的時光和在景點列隊等候的時間三部分。逡逑游覽時間的具體描述情況如圖１．３所示：某景區(qū)內(nèi)共計有ＡＡ個景點，某一旅客逡逑首先在起點（５１）處的景點位置排隊等待，直到等待結(jié)束便進(jìn)入當(dāng)下所在位置逡逑的景點進(jìn)行游玩，游玩結(jié)束后便向下一個景點出發(fā)前進(jìn)，以此類推，直到最后逡逑一個景點游覽完畢為止，即終點（五）游玩結(jié)束，最后從終點離開景區(qū)。整個逡逑游覽過程所需要的總時間即是上述的游覽時間大小，即為ＳＦＬＡ－ＧＡ混合算法逡逑的適應(yīng)度函數(shù)值。逡逑／Ｗ邐Ｉ邐＇Ｓ＇＼逡逑／邋Ｖ邋Ｆ，邐４。邐＼逡逑／邋Ｘ邋，邋ｊｊ邋ｍ逡逑锎‘？NB邐

本文編號：2605192