【技术实现步骤摘要】
基于模糊蚁群算法的旅游线路优化方法
本专利技术属于智能旅游
，具体涉及一种基于模糊蚁群算法的旅游线路优化方法。
技术介绍
旅游路线的优化问题是属于组合优化问题，可以抽象成为简单的旅行商问题。该问题随着目的地数据增加求解所需的时间和空间复杂度都会呈现指数级别的增加，在已经被证明为属于NP难问题。而现阶段的路线优化算法大多数只是在理论算法层面上进行研究探讨，缺乏对于路线行程种对于路况的考虑，也并没将各个景区的差异纳入考虑范围，在实际情况中复杂的网络，将求解的解空间大幅度扩大并且复杂度进一步提高，也无法满足各类游客旅游行程的个性化需求。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于模糊蚁群算法的旅游线路优化方法，以解决至少一个上述技术问题。为解决上述问题，作为本专利技术的一个方面，提供了一种基于模糊蚁群算法的旅游线路优化方法，包括：步骤1，获取起点景点、目标景点；步骤2，收集到达目标景点信息、以及到达各个景点的公共交通方式的时间路程、路况、耗时相关信息；步骤3，结合用户选取目标景点和收集到的所述...
【技术保护点】
1.一种基于模糊蚁群算法的旅游线路优化方法，其特征在于，包括：/n步骤1，获取起点景点、目标景点；/n步骤2，收集到达目标景点信息、以及到达各个景点的公共交通方式的时间路程、路况、耗时相关信息；/n步骤3，结合用户选取目标景点和收集到的所述信息计算旅游路线，在计算计算旅游路线时，采用模糊系统自适生成蚁群算法所需要的参数、并用3-Opt解决旅游线路交叉问题；/n步骤4，根据地图服务产品的要求，将步骤3中的方法与地图服务产品对接，在地图中实现旅游线路优化规划，并调用地图所提供的服务进行可视化呈现。/n步骤5，将旅游线路优化结果发布在游客终端中，以供游客决策最优的线路选择。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于模糊蚁群算法的旅游线路优化方法，其特征在于，包括：
步骤1，获取起点景点、目标景点；
步骤2，收集到达目标景点信息、以及到达各个景点的公共交通方式的时间路程、路况、耗时相关信息；
步骤3，结合用户选取目标景点和收集到的所述信息计算旅游路线，在计算计算旅游路线时，采用模糊系统自适生成蚁群算法所需要的参数、并用3-Opt解决旅游线路交叉问题；
步骤4，根据地图服务产品的要求，将步骤3中的方法与地图服务产品对接，在地图中实现旅游线路优化规划，并调用地图所提供的服务进行可视化呈现。
步骤5，将旅游线路优化结果发布在游客终端中，以供游客决策最优的线路选择。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算旅游路线时的路线长度采用下式计算：
其中，D表示节点之间的距离d构成的矩阵，其大小是n*n；
通过各种交通方式下耗费的时间以及路况信息和目的地景区的人流量情况的乘积，将乘积的最小值对应的交通方式的路线长度作为节点之间的距离，节点之间的距离d通过下式计算：
di,j＝S(min(Ti,j*Ii,j*DIi,j))
其中，S表示节点之间各种公共...
【专利技术属性】
技术研发人员：张华，马洪江，周相兵，辜建刚，沈少朋，陈功锁，陈亮，温佐承，张智恒，
申请(专利权)人：四川旅游学院，
类型：发明
国别省市：四川;51
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。