基于全局寻优的旅游路线自动调度系统设计

由于系统调度旅游路径时,部分景点游客数量较多且排队等待时间较长,为缩短行走和排队等待时间等问题,对基于全局寻优的旅游路线自动化调度进行系统设计。选取嵌入式中央处理器作为核心器件,采集游客行走速度和位置信息;分析游客偏好、景点拥挤程度与旅游感受的关系,结合游客感受和旅游成本,计算游客旅游效用值,采用蚁群算法将效用值作为蚂蚁信息素强度,全局寻优景区内的最佳旅游路线。实验结果表明,采用该方法的设计系统平均行走时间为46.7 min,平均排队等待时间为28.1 min,设计系统调度路线下的游客行走时间、排队等待时间最短,减少了游客时间消耗。

基于红色旅游路线开发的红色基因传承——以遵义市为例

红色旅游是针对“红色+旅游提出的概念”,而红色旅游路线是为使红色旅游资源基于时间、空间以及不同游览群体得到充分利用而衍生的产物。红色旅游路线的设计开发,除了会对当地的经济、教育起到一定促进作用,还会加深人们对历史的了解,从而体会到新中国筚路蓝缕的发展路程,培养其爱国情怀爱党信念,传承红色基因。本文将以遵义市红色旅游路线开发设计为例对红色基因传承进行研究,打造遵义特色红色旅游路线对红色基因传承和填补关于红色旅游路线设计开发空白有着重要意义。

旅游路线规划系统分析与设计

针对现有旅游软件缺乏个性化推荐、旅游路线推荐雷同和泛化等问题,引入用户画像思想,通过给系统用户和旅游景点配置多种属性,准确描述用户画像及旅游线路画像,并依据画像给用户更准确地推荐理想的景点及旅游线路,达到满足用户个性化需求的目的。通过系统测试与分析,验证了该系统的有效性。

基于Dijkstra算法下本溪市旅游路线与最大旅游收入的研究

作为重要的经济产业,本溪地区的旅游业得到专家的关注。关于旅游产业,相关的各项成果丰富。针对旅游产业的发展,旅游线路、旅游模式、旅游营销等各种方式,对本溪地区的经济统筹发展具有重要意义。文章从实际考察得出的原始数据出发,运用优化模型Dijkstra算法,构建最优化的旅游空间线路,并且对不同的空间线路进行对比分析,得出最适合本溪地区发展的旅游模式,并且在这种情况下,运用MATLAB预测出本溪地区的旅游收入的最大资源。

基于蚁群算法的多约束动态旅游路线规划

现有的路线规划算法大多仅关注性能的改进,而常常忽略了多约束条件的影响,并且当前研究的约束条件往往比较固定,在动态多约束条件下进行路线评价和规划的研究十分必要。为顺应疫情放开后攀升的旅游需求,本文设计并实现基于蚁群算法的多约束条件下的旅游路线规划方案,立足于时间、费用两个固定约束条件和激励收入动态约束条件,探究变化的多约束条件对旅游路线规划的影响。该方案成功规划旅游产业集聚的长三角地区旅游路线,避免旅游路线相似和同质化问题,提供高质量游玩体验,促进长三角地区旅游业发展。

人地耦合成本下风景区的生态旅游路线优化——以福建福州鼓岭风景名胜区为例

为优化鼓岭风景名胜区道路选线,结合鼓岭风景名胜区旅游大数据与生态适宜性,构建人地关系耦合成本,通过“成本路径”工具进行数字选线,筛选得出综合旅游和特色景点联系两大旅游线路优化系统.优化选线将人地关系结合,提升了道路选线的科学性;运用多源数据确定起讫点,更注重游客意愿;两大线路体系的构建,使道路选线结果更具丰富与合理性.

疫情防控常态化下多目标旅游路线规划

在疫情防控常态化下,热门旅游景点应遵循“限量、预约、错峰”的要求;同时各地散发的疫情可能会导致部分景区临时关闭,游客需要随时关注相关信息并及时调整旅游路线。综合考虑疫情防控因素,提出了一种面向游客个性化体验的旅游路线规划方法。通过获取景点信息和用户对景点的评论,考虑景点热度和景点开放时长对游客出行体验的影响设计了景点评分机制,建立以时间最短与费用最少为目标函数的旅游路线规划模型;然后通过高德地图开放平台获取路网数据,并设计改进的蚁群算法进行求解;并以上海市旅游景点为例,构建了疫情防控常态化下的多种出游情境,获得各情境下最优的旅游路线。研究结果表明:所提出的旅游路线规划方法考虑了疫情防控相关影响,能有效减少用户的旅行时间和旅行成本,具有较好的实用性,为相关旅游产品的规划提供借鉴与参考。

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.

基于蚁群算法的旅游路线优化

随着互联网的发展,“互联网+旅游”的新型旅游模式迅速发展。人们对旅游的体验感越来越重视,倾向更加个性化的旅游。基于上述背景,首先爬取沧州市的旅游数据,其次对数据进行预处理,通过朴素贝叶斯算法进行分类,最后根据用户需求,通过蚁群算法求解最优旅游路线,实现旅游路线的个性化推荐。结果表明,该方法可以有效地优化旅游路线,具有较高的求解精度和搜索效率,可以为旅游规划和决策提供参考依据。

基于AHP-动态规划的旅游路线优化的研究

伴随着人们对旅游质量的重视程度逐步提高,一份科学的旅游线路规划,有助于节省游客的时间和费用,增强游客的旅行体验。本文以河南省的个级景点为例,结合多种现实影响因素,构建了旅游方案选择和路径优化模型。模型具有普适性,游客仅需提供期望旅游地区、旅游景点级别、始发地和终点地,并对景区受欢迎度主要影响因素进行重要性排序,此模型便能够为游客量身打造一条最佳旅游路线。

基于用户兴趣和兴趣点流行度的个性化旅游路线推荐

针对传统的旅游路线推荐算法推荐准确率不高的缺陷,提出一种基于兴趣点(POI)流行度和用户兴趣偏好的个性化旅游路线推荐(PTIR)算法.首先通过分析得到用户真实的历史旅游足迹;然后根据用户在每个景点的逗留时间提出基于时间的用户兴趣偏好;最后在给定的旅行时间限制、起点和终点下,设计最优旅游路线计算方法.在Flickr社交网站的真实数据集上进行实验,结果显示,相比传统的只考虑POI流行度的算法,该个性化旅游路线推荐算法的准确率和召回率都有较大提升;相比只考虑用户兴趣偏好的算法,该个性化旅游路线推荐算法的准确率和召回率也有所提高.实验结果表明综合考虑POI流行度和用户兴趣偏好能使路线推荐得更准确.

旅游路线规划研究综述

旅游业的快速发展和用户分享内容的激增使得旅游领域的信息过载问题日益突出,如何帮助游客在快速制定个性化游览路线的同时提升旅行体验,成为当前旅游路线规划问题研究的关键。首先,给出旅游路线规划问题的形式化定义;然后,将文献中的旅游路线规划求解方法分为基于精确数学建模的求解、基于用户生成内容的求解两大类,对各类方法的关键技术和存在的主要问题进行了较为详细的考察;最后,给出一个旅游路线规划系统整体架构,对其中存在的重点和难点问题进行了分析,为旅游路线规划问题的研究提供理论支持的同时指明了下一步的研究方向。

基于语义Web的旅游路线个性化定制系统

自助游逐渐成为当今旅游的主要方式,但由于互联网信息过载以及基于文本匹配的搜索机制等问题,用户需要花费大量时间和精力自行完成旅游路线的规划。为给用户提供个性化、可定制的旅游规划服务,提出基于语义Web技术的旅游路线个性化定制系统。构建旅游景点的领域本体模型,在半监督条件下完成景点实例的填充,结合中文分词、词性标注以及本体用户建模等技术,实现用户检索需求的解析并根据用户兴趣模型对检索结果进行分类排序,利用景点间的语义关联完成时空相关的路线扩展。系统性能测试和可用性评估结果表明,该系统具有较高的查准率和查全率,可实现旅游线路的个性化定制。

基于群智数据的情境关联旅游路线推荐

针对基于不同出行需求的景区内路线规划问题,首先运用卷积-循环神经网络(CNN-RNN)对游记中图像与文本进行联合嵌入,将数据按照景点进行分类识别,然后使用基于图模型的PhotoRank算法优选出具有多样性、代表性的图片,最后采用关联规则挖掘得到针对不同出行人群的特定需求情境的推荐路线。以8个热门景点为例,对马蜂窝中采集的游记数据进行实验,结果表明提出的基于群智数据的跨模态分析和情境关联旅游路线推荐方法能够从多角度真实地刻画景点,并且所推荐的情境关联路线可满足不同人群的特定游玩需求。

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.

景区旅游高峰期游客旅游路线动态实时调度仿真研究

文章建立了Logit模型,将游客在不同路线上进行分配,减少了旅游高峰期游客拥挤和等待的情况。为了验证该方法的有效性,建立了综合游客偏好、拥挤度、等待时间和行走时间等指标的旅游效用函数。模拟仿真表明,提出的方案要明显优于基于最短路径的路线选择方案。

基于签到数据的群体旅游路线推荐

移动设备和基于位置的服务的广泛应用带来了大量的时空数据,签到数据详细记录了人们出行的移动模式,分析签到数据可以提高基于位置服务的质量,其中旅游路线推荐是重要的研究方向。现有的路线推荐的研究通常只考虑用户独自出行的情况,推荐的路线尽可能满足单个用户需求。结伴出行是旅游中常见的现象,研究群体的旅游路线推荐具有重要的意义。针对此需求,提出了群体旅游路线推荐问题,目标是为群体推荐一条能够使群体整体满意度大,个体满意度差异小,即对群体内所有成员较公平的最优群体旅游路线。通过分析聚合用户偏好时通常采用的平均数策略与无痛苦策略在推荐结果方面存在的不足,针对搜索路线时所具有的动态性特点,提出了一种动态聚合用户偏好的策略(dynamic aggregation preference,DAP)。DAP策略根据当前个体满意度,动态调整群体偏好模型,保证了推荐结果对群体整体满意度较高的同时,个体差异度小。基于DAP策略,建立路线评价模型,对路线进行满意度评分,返回分值最高的路线。利用Gowalla和Foursquare社交网站真实的签到数据集进行了充分实验,验证了算法在不同参数设置下的有效性。

基于改进蚁群算法的旅游路线优化

蚁群算法是按照邻近节点路径最短的原理选取下一个节点,因此在全局路径中不一定是最优选择.针对这一缺点,文中采用两步节点最短路径策略选取下一个节点的方法,对蚁群算法路径选择进行改进,并对禁忌表中节点顺序进行调整.然后采用TSPLIB中的Benchmark31、Att48、kroA100、Pr136、tsp225问题,对旅游路线进行优化和仿真,所得改进蚁群算法比基本蚁群算法搜寻结果更优.将Att48、Eil51问题运行结果与其他算法进行比较,结果表明,改进蚁群算法得到了较优路径.

旅游路线规划蚁群算法的伪随机比例规则优化

以旅游路线规划中蚁群算法所存在的收敛性不佳等问题为着眼点,提出了以伪随机比例规则以及适应值优化蚁群算法为基础的旅游路线规划模型。首先进行提升优化,这一步骤主要是依据蚁群算法中奖罚机制的伪随机比例进行的,并加强最佳路径上的信息素来参数训练蚁群算法,并衡量解的好坏,衡量依据是适应值的大小。通过仿真实验可以发现,本文对蚁群算法进行改进后,其收敛性能得到了提高,并且更有利于在旅游路线规划中应用。

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.