景区分时预约策略下的旅游线路优化方法

为提升游客的旅游体验和景区的服务水平,探讨分时预约策略下游客游览决策行为,分析游客拥挤-调适行为对游线设计的影响及其机理.考虑游客分时预约时段选择下入园时间和游览总时间的变化、可游览景点数等约束,以游客总体拥挤感知最小、游线总体满意度最大和景点间总体走行时间最小为优化目标,构建分时预约策略下的多目标景区路线优化模型,并以颐和园为例进行实证和线路优度评价.结果表明颐和园上午预约时段(06:00—12:00)与下午预约时段(12:00—19:00)的推荐游线优度值分别为75.09、69.00,均高于颐和园推荐游线,表明优化模型精度较高.研究可为合理制定景区分时预约等客流调控措施、旅游线路优化设计、均衡景区客流的时空分布提供支撑.

基于游客收益的极高峰期间景区游线优化

为提升游客在极高峰期间景区旅游体验、提高景区服务水平,探讨了基于游客异质性,游客对景区内选择景点的偏好不同、景点间路程时间敏感度的不同。以游客收益最大、景点饱和度一致为优化目标,考虑游客效用、游客广义成本等约束条件,建立双目标优化模型,并利用粒子群算法进行线路优度评价。最后,以浙江某景区为例,进行极高峰期间游线优化,结果表明:模型可以在极高峰期间针对游客偏好进行游线设计。同时,景区在极高峰期间应针对不同的游客进行交通设施的供给,以减少景区拥堵,并让游客有更好的游览体验。

考虑游客拥挤感知的旅游线路优化设计

为提升游客的旅游体验和景区的服务水平,探讨景点拥挤状态下游客的拥挤感知及其调适行为,分析游客拥挤-调适行为对游线设计的影响及其机理.引入热门链路概念,依据热门链路的热度、位置排序分析旅游线路的多样性.以景点满意度最大、景点间走行时间最短、景点拥挤度最低为优化目标,考虑游客参观景点个数、游览时间等约束条件,建立多目标景区线路优化模型,并利用粒子群算法进行线路优度评价.最后,分析景点拥挤度权重系数对线路优化的影响,以颐和园景区为例,开展拥挤景区内游客游线及其行为调查与分析,进行游线优化.结果显示:游客感知拥挤时,为提高旅游体验会采取认知调适、行为调适和不再调适等调适策略;颐和园浅度游和深度游链路式优化游线中可分别包含1～2和2～3个热门链路.深度游优化游线(No. 75)的优度值为57. 39,高于颐和园推荐游线,表明优化模型精度较高.线路中包含的热门链路数量、热度、位置排序和拥挤值影响游线优度值,随着拥挤度权重系数的提高,部分游线的优度值增加,可改变游线的推荐排序.

基于蚁群算法的庐山最短旅游路径优化

缩短游线可抽象为旅行商问题。本文依照基本蚁群算法求解旅行商问题,再通过研究最大最小蚁群算法分析证明通过改进蚂蚁的路径选择机制和信息素更新机制,可有效提升算法性能。最后,本文将这种改进的蚁群算法应用到庐山TSP问题的求解中,得到一条经过庐山各景点一遍且仅一遍的最短旅游路线,希望能够为庐山旅游活动规划提供决策支持。

景区线路优化措施的游客支持意向研究——以西湖风景区为例

景区旅游线路(简称游线)优化作为内部容量调控与游客空间行为引导的管理措施,其游客支持度是检验该措施有效性的关键。文章以技术接受模型和计划行为理论为基础,结合旅游者空间行为理论构建游线优化措施的游客支持意向模型,以杭州西湖景区为案例地进行实证研究。研究发现:(1)游客对西湖景区游线优化措施的支持意向不高;(2)感知有用性对游线优化措施的游客态度和游客支持意向均有显著正向影响,且感知有用性通过态度间接影响游客支持意向;(3)感知易用性对感知有用性和游客态度具有显著的正向影响,且感知易用性会通过感知有用性和支持态度间接影响游客支持意向;(4)措施态度对游客支持意向具有显著正向影响,是影响游客支持意向最重要的因素;(5)主观规范对游客支持意向具有显著正向影响;(6)热门景点偏好对游客支持意向有显著负向影响。基于上述研究成果,文章提出了相应的景区管理建议,以提升景区游线优化措施实施的有效性。