基于蚁群算法的旅游路线优化方案

在传统旅游路径规划中,通常将问题抽象成旅行商问题(TSP)进行讨论,该方法仅考虑消耗时间最短的路径,忽视了景点当前热度、拥挤程度等诸多影响旅客旅游体验的因素。为了给旅客带来更好的旅游体验,综合考虑上述因素,对蚁群算法作出改进。改进后算法以交通时间更短、导向旅游体验好的景点为目标函数,根据各景点当前热度、拥挤度及景点与景点间路径交通状况对景区内各路径赋以合理的权重,从而规划出合理路径。实验结果表明,改进后的蚁群算法可综合考虑更多影响旅客旅游体验的因素,从而使规划出的旅游路径为旅客带来更良好的旅游体验。

DBSCAN聚类处理的改进蚁群算法在车辆路径问题中的应用

传统的蚁群算法在求解车辆路径问题时迭代速度较慢,且求解精度较低,易陷入局部最优。针对这些问题,利用DBSCAN聚类算法对车辆路径问题中的各个物料配送点进行聚类划分,并根据聚类划分的情况对蚁群算法中的信息素矩阵合理初始化,实现对蚁群算法的改进,使得改进后的蚁群算法能有更高的求解精度和更快的收敛速度。通过MATLAB2019A对实验结果进行仿真测试,并与其他算法横向对比,可得改进后的蚁群算法在求解辆路径问题时有着更高的求解精度和更快的收敛速度,特别是在配送点分布相对密集和各配送点需求量较小时有着明显的效果。