基于旅游线路规划的蚁群优化算法研究

发布时间：2021-04-18 15:25

　　传统的乡村旅游线路规划方法存在进化速度慢的缺点,导致搜索速度慢,为此提出一种基于蚁群优化算法的乡村旅游线路规划方法。在建立蚁群优化算法模型的基础上,针对拥堵状态和非拥堵状态分别优化信息素更新策略,对最优线路求解,完成基于蚁群优化算法的乡村旅游线路规划方法的设计。通过对比实验,与模拟退火算法、基本蚁群算法作比较。实验结果表明,提出的蚁群优化算法因在每次迭代中优化信息素更新策略,明显提高了搜索速度,且缓解了景点拥堵情况。 

【文章来源】：现代电子技术. 2020,43(17)北大核心

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

蚁群寻优示意图

蚁群算法在初始化时，每条路径上信息素的量值是相同的[7]。在算法初期，蚂蚁以相等的状态转移概率选择路径。考虑拥堵因素后，如果每条路径的信息素量值相同，会降低蚂蚁寻找最优路径的效率，增加寻求最优解的时间[8]。因此，需要对信息素的更新策略作优化。对于全部路径来说，交通信息时刻都在变化。最优路径上可能存在拥堵状况，其他路径可能会从拥堵变成畅通的状况，如图2所示。在图2中，虚线表示拥堵路段。从景点1到景点6的最优路径为1→2→7→10→6，其中，2→7路段突然变成拥堵状态。此时，原来的最优路径已经不再是最优选择，则信息素会更新策略，重新选择交通畅通的路径[9-12]。通过限定各条路径上的信息素强度，使每两个景点之间路径上的信息素强度保持在稳定的范围内，并使信息素强度尽可能集中在较优路径上，使其最终可以找到全局最优解。

构造解：随机选择一个景点作为蚂蚁a的出发景点，从景点出发并历经所有景点，假设蚂蚁a还没有走访完全部景点，则从蚂蚁a当前的位置开始，随机选择下一个景点。当还有没走访到的景点时，随机产生一个（0,1）之间的随机数，如果随机数小于控制参数，则从未走访到的景点中，选择有最大可行性的景点作为下一个要历经的景点，否则以轮盘赌的方式选出下一个走访景点。如果蚂蚁在历经完全部景点后，则返回历经景点的先后顺序。蚂蚁遍历景点的具体步骤如图3所示。在蚂蚁遍历景点的过程中，采用轮盘赌的方式[13-15]，通过每个蚂蚁个体的选择概率计算出累积概率，再通过随机产生的随机数，与累积概率作比较，决定下一个要选择的景点，通过不断地迭代直到找到最短线路，将其输出。

【参考文献】：
期刊论文
[1]不同对接条件下的旅游线路设计研究——以临汾市为例[J]. 郭伟,薛耀文.  山西师范大学学报(自然科学版). 2019(02)
[2]一种基于改进蚁群优化算法的载人潜水器全局路径规划[J]. 史先鹏,解方宇,张波涛.  海洋工程. 2019(03)
[3]哈尔滨地区乡村旅游资源评价与开发潜力研究[J]. 赵希勇,张璐,吴鸿燕,那守海.  中国农业资源与区划. 2019(05)
[4]基于改进蚁群优化算法的云计算调度方法[J]. 王恩重,陶传奇.  计算机与数字工程. 2019(04)
[5]面向电能质量数据采集的蚁群优化算法[J]. 王嘉怡,房俊,高鹏.  计算机与数字工程. 2019(03)
[6]长治市太行山大峡谷旅游轨道交通布局规划研究[J]. 李强.  铁道运输与经济. 2019(03)
[7]“反规划”视角下的湿地旅游规划控制指标体系研究[J]. 那守海,徐兆敏,赵希勇.  中国农业资源与区划. 2018(11)
[8]湖北省乡村旅游地空间分布及其影响因素——以高星级农家乐为例[J]. 余瑞林,陈慧媛,陈广平,刘承良.  经济地理. 2018(06)
[9]青城山旅游区观光车运营规划研究[J]. 唐瑞雪,高鹏,王凯,王鑫,陈权超.  交通运输工程与信息学报. 2018(02)
[10]随机用户均衡交通分配问题的蚁群优化算法[J]. 杨临涧,赵祥模,贺冰花,魏秋月,安毅生.  交通运输工程学报. 2018(03)



本文编号：3145711