一种基于蚁群算法的智能旅游行程规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于蚁群算法的智能旅游行程规划方法，本发明专利技术引入蚁群算法，从旅游时间、旅游花费、节点距离、游客偏好等方面的游客需求出发，分别定义对应类型的蚁群；在行程求解过程中，对时间蚂蚁、花费蚂蚁、距离蚂蚁、偏好蚂蚁的状态转移引入控制参数，实现自适应路径优化；根据不同游客的偏好，可以灵活组合与调整行程规划的评估要素及评价目标，确保在有限的时间内规划出满意的行程；旅游目的地的实际应用表明，本发明专利技术提出的行程规划技术方案，基于旅游应用真实数据，可操作性及可用性强。

An intelligent travel travel planning method based on ant colony algorithm

The invention discloses an intelligent tourism route planning method based on ant colony algorithm, the ant colony algorithm is introduced from the travel time and travel cost, node distance, visitors' preferences and other aspects of the needs of tourists, respectively define the corresponding type of stroke in ant colony; solving process, the time spent ants, ants, ants distance the state transfer into preference, ant control parameters, realize the adaptive path optimization; according to the different preferences of tourists, can evaluate the flexible combination of elements and evaluation and adjustment of travel planning objectives, planning to ensure satisfactory travel within a limited period of time; that the practical application of tourist destinations, travel planning technology scheme provided by the invention. Based on the real data of tourism, operability and applicability.

【技术实现步骤摘要】
一种基于蚁群算法的智能旅游行程规划方法
本专利技术属于智能旅游
，具体涉及一种基于蚁群算法的智能旅游行程规划方法。
技术介绍
随着人们旅游方式和旅游观念的改变，出游方式已从组团游向自助游方式过渡，旅客对旅游的要求也越来越高，外出旅行时的自主意识和选择性越来越强，旅游更具个性化要求。而目前旅游应用系统平台所提供的旅游线路、旅游服务等几乎都是固定的内容和形式，这使得游客不能自主选择旅游景点和旅游服务，不能自由支配自己的旅游时间，无法根据游客各自的特点和需求组合定制旅游产品，无法获得个性化的旅游行程建议，从而无法满足个性化的旅游信息需求。在当前状况下，如何安排个性化的旅游行程，是一件非常麻烦而且棘手的工作。通过分析旅行计划制定过程中的种种麻烦和不便后发现，为了制定一次旅行计划过程，游客需要收集和分析大量的分散化信息。比如，景点、美食等信息需参照旅游网站等；机票、酒店等信息需参照短信或邮件等；攻略则需通过搜索才能获得等。然而，即便这样，最终得到的行程规划结果仍然不尽人意。近年来国内外学者对旅游线路规划问题的相关研究大致可分为两个方向：一种是从数学理论的角度进行分析研究，另外一种是从应用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于蚁群算法的智能旅游行程规划方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)输入游客需求信息；(2)参数初始化：初始化系统运行参数；(3)迭代步数超限判断：判断迭代步数是否超限，如果超限调转到步骤(11)步，否则继续运行以下步骤；(4)基本要素约束计算定义时间、费用、距离三个基本要素的旅游行程规划启发式信息计算规则：

【技术特征摘要】
1.一种基于蚁群算法的智能旅游行程规划方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)输入游客需求信息；(2)参数初始化：初始化系统运行参数；(3)迭代步数超限判断：判断迭代步数是否超限，如果超限调转到步骤(11)步，否则继续运行以下步骤；(4)基本要素约束计算定义时间、费用、距离三个基本要素的旅游行程规划启发式信息计算规则：式中φ1、φ2、φ3分别为时间、费用、距离的重要程度参数；Tout(i,j)、Tin(i,j)分别表示行程节点间迁移时间和行程节点内游览时间；Mout(i,j)、Min(i,j)分别表示行程节点间花费和行程节点内花费；Dout(i,j)、Din(i,j)分别表示行程节点间距离和行程节点内距离；α1、α2、β1、β2、γ1、λ2均为权值参数；(5)时间、费用和距离以外的其他游客偏好约束计算在计算蚂蚁个体选择下一个可能景点的概率时，计算时间、费用和距离以外的其他游客偏好约束γij(t)，γij(t)的表达式为：其中Ij,k∈{1,2,3,4,5},k＝1,2,...,m为景点j的m维固有特性，It,k∈{1,2,3,4,5},k＝1,2,...,m为游客t的m维需求信息；wj,k∈[0,1],k＝1,2,...,m为景点j的各个特性权重；wt,k∈[0,1],k＝1,2,...,m为游客的各个需求权重；(6)动态控制参数计算根据算法迭代过程，算法控制参数q0的动态调整公式，如下式所示：其中t是算法当前迭代次数，T是最大迭代次数；(7)蚂蚁个体状态转移概率计算

【专利技术属性】
技术研发人员：宋夫华，
申请(专利权)人：浙江卓锐科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33