一种基于评价指标体系的优化TSP模型在多日旅行规划中的应用

发布时间：2020-12-29 13:33

　　提出一种"虚拟点"的实施策略,以断开由蚁群算法解TSP模型得出的最短时间路线环。构建了游客体验感评价指标体系,包括交通时间、等待时间、旅行灵活度、交通拥挤度和景点疲惫度5个因子。运用基于熵权法的TOPSIS分级模型来设置虚拟点的最优位置,从而确定最优多日旅行方案。结果表明:通过基于评价指标体系的优化TSP模型得到的旅行方案在质量上较现行算法有显著提升,且有效弥补了蚁群算法的不稳定性,大幅提升了其在实际应用中的价值。以南京市区24个景点作为旅游规划对象,充分利用地图网站大数据,为游客设计了最佳多日旅行规划方案。 

【文章来源】：桂林理工大学学报. 2020年02期 北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

虚拟点设置流程

游客体验感评价指标体系

为了验证本文模型在解决多日旅行规划问题上的优越性, 将得到的最优旅行路线与百度地图生成的最优路线进行对比。根据优化景点数的不同,共进行5组实验,得到各路线的εi值,从而得到优化模型和软件生成方案的平均εi及评分对比结果(图4)。 从不同旅行景点数限制下路线评分对比可知,本文提出的优化路线评分值高于地图软件生成的最优路线,且随着景点数的增多,评分增幅有显著提升,表明本文模型得到的路线结果相较于现行算法更为优质,能更加高效地解决旅行景点数较多情况下的多日行程规划问题。表3 旅行线路相关指标Table 3 Travel routes and relevant indicators 总交通时间σ1/min 平均等待时间σ2/min 平均旅行灵活度σ3 平均交通拥挤度σ4 平均景点疲惫度σ5 786 9.75 16.5 0.412 2 2

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于TSP问题的动态蚁群遗传算法[J]. 陶丽华,马振楠,史朋涛,王瑞峰.  机械设计与制造. 2019(12)
[2]基于AHP-模糊数学法的崇明岛生态旅游开发潜力评价[J]. 石丹,包倍增.  桂林理工大学学报. 2019(03)
[3]基于旅行费用约束的景点及路径动态规划研究[J]. 方苏杰,张宇航,方成刚.  计算机应用与软件. 2018(12)
[4]基于时间框架的多日游行程规划及其优化方法[J]. 张久滕,吴小竹,陈崇成,方荟,刘先锋,方东.  福州大学学报(自然科学版). 2018(06)
[5]基于熵权法-TOPSIS模型的智慧城市评价研究[J]. 林莉,冯爱芬,丁真真,李雪曼,万凡,王辰辰.  农村经济与科技. 2018(18)
[6]一类多日均衡满意度的旅行规划算法[J]. 徐侃,郑骏.  华东师范大学学报(自然科学版). 2018(02)
[7]一种求解旅行商问题的进化多目标优化方法[J]. 陈彧,韩超.  控制与决策. 2019(04)
[8]基于改进熵值赋权法和TOPSIS模型的综合评价应用[J]. 林同智,唐国强,罗盛锋,高伟,覃良文.  桂林理工大学学报. 2015(03)
[9]基于熵权系数与TOPSIS集成评价决策方法的研究[J]. 陈雷,王延章.  控制与决策. 2003(04)
[10]对TOPSIS法用于综合评价的改进[J]. 胡永宏.  数学的实践与认识. 2002(04)

硕士论文
[1]基于改进的遗传蚁群混合算法的TSP问题求解研究[D]. 吴兴健.大连海事大学 2011



本文编号：2945726