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      基于遺傳算法的旅游最優(yōu)路徑探究

      2018-02-24 13:55:24李振業(yè)陳婷陳靜
      電腦知識(shí)與技術(shù) 2018年34期
      關(guān)鍵詞:數(shù)學(xué)建模遺傳算法

      李振業(yè) 陳婷 陳靜

      摘要:旅游越來越成為人們喜愛的一種娛樂方式,但隨著大量游客的涌入,各個(gè)旅游園區(qū)迫切需要設(shè)計(jì)合理高效的旅游路線提高游客的旅游質(zhì)量。以徐州潘安湖風(fēng)景區(qū)為例,采用遺傳算法生成最優(yōu)旅游路徑,高效簡(jiǎn)單,能快速為消費(fèi)者找到限制條件下的最優(yōu)路徑方案。

      關(guān)鍵詞:最優(yōu)路徑;遺傳算法;旅游路線;數(shù)學(xué)建模

      中圖分類號(hào):TP302? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? ? ? 文章編號(hào):1009-3044(2018)34-0181-03

      1 問題描述

      1.1 問題背景

      隨著徐州當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展,徐州潘安湖濕地公園游客不斷增加,設(shè)計(jì)合理高效的旅游線路直接影響到園區(qū)的游客承受能力、廣大游客的游覽體驗(yàn)以及園區(qū)的經(jīng)濟(jì)效益等。

      1.2 問題描述及假設(shè)

      選取潘安湖景區(qū)的部分景點(diǎn)(如圖1所示,每?jī)删包c(diǎn)之間往返距離已知)給出如下假設(shè):

      (1)各景點(diǎn)設(shè)置編號(hào)表示:S0:景石,S1:游客服務(wù)中心,S2:陽(yáng)光草坪,S3:森林小劇場(chǎng),S4:兒童科普體驗(yàn)區(qū),S5:兒童戲水場(chǎng),S6:濕地博物館,S7:濕地商業(yè)街。

      (2)任兩個(gè)景點(diǎn)間存在最短步行距離分別為d(n1,n2)表示景點(diǎn)n1到景點(diǎn)n2的最短路徑。

      (3)假設(shè)游客的步行速度平均在2km/h左右。

      (4)游客在景區(qū)停留的時(shí)間由“景點(diǎn)之間的步行時(shí)間”“景點(diǎn)游覽時(shí)間(即在景點(diǎn)內(nèi)游玩的時(shí)間)” 和“在景區(qū)外的等待時(shí)間”三部分組成,其他時(shí)間忽略不計(jì)。

      有3個(gè)旅游團(tuán),12:00同時(shí)從景石出發(fā),要求三個(gè)旅游團(tuán)17:00前到達(dá)濕地商業(yè)街,17:30離開濕地商業(yè)街(注:?各景點(diǎn)限時(shí)開放?森林小劇場(chǎng)只在半點(diǎn)或整點(diǎn)開放;?濕地商業(yè)街游覽時(shí)間至少為30分鐘),并且每個(gè)景點(diǎn)(濕地商業(yè)街除外)同時(shí)只能容納1個(gè)旅游團(tuán)游覽,按照時(shí)間順序后到達(dá)的旅游團(tuán),需要等待先到達(dá)的旅游團(tuán)游覽結(jié)束之后才能開始游覽。建立數(shù)學(xué)模型,為三個(gè)旅游團(tuán)分別設(shè)計(jì)一條能游覽完全部7個(gè)景點(diǎn)且游覽總時(shí)間最長(zhǎng)的游覽路線。

      3 結(jié)論

      3.1 模型的優(yōu)點(diǎn)

      (1)計(jì)算簡(jiǎn)單,結(jié)果準(zhǔn)確,符合實(shí)際,具有可行性;

      (2)遺傳算法具有系統(tǒng)優(yōu)化、適應(yīng)和學(xué)習(xí)的高性能計(jì)算,不需要求導(dǎo)或其他輔助知識(shí),只需要適應(yīng)度函數(shù)值。基于自適應(yīng)搜索技術(shù)增加搜索過程的靈活性,具有較好的全局優(yōu)化求解能力。直接以目標(biāo)函數(shù)值為搜索信息,對(duì)函數(shù)的形態(tài)無要求,具有較好的普適性和易擴(kuò)充性,更適合大規(guī)模復(fù)雜問題的優(yōu)化。

      3.2 模型的缺點(diǎn)

      (1)約束條件少,具有理想化;

      (2)節(jié)點(diǎn)變多會(huì)使計(jì)算量劇增;

      (3)輪盤賭法策略可能會(huì)產(chǎn)生較大的抽樣誤差,如果產(chǎn)生異常個(gè)體引起早熟收斂,影響求得全局最優(yōu)解,

      (4)進(jìn)化過程中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),計(jì)算大、占用時(shí)間長(zhǎng)。

      3.3 模型的改進(jìn)

      (1)改變遺傳算法的控制參數(shù),控制參數(shù)一般有群體大小、交叉概率、變異概率等,它們對(duì)算法性能有很大影響。

      (2)輪盤賭法可能產(chǎn)生較大的抽樣誤差,可選用改進(jìn)方法,如非線性排名選擇,基于局部競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制的選擇等。

      參考文獻(xiàn):

      [1] 王法有,劉玉娟.通過數(shù)學(xué)建模設(shè)計(jì)四川11名景最佳旅游路線[J].數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)與研究,2010(17).

      [2] 于瑩瑩,陳燕,李桃迎.改進(jìn)的遺傳算法求解旅行商問題[J].控制與決策,2014,29(8).

      [3] 李波,秦華旺.路徑優(yōu)化案例遺傳算法的實(shí)現(xiàn)[J].電子設(shè)計(jì)工程,2017,25(20).

      [4] 鄧雪,李家銘.層次分析法在權(quán)重計(jì)算方法分析極其應(yīng)用研究[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2012,42(7).

      [5] 常洪江.遺傳算法綜述[J].電腦學(xué)習(xí),2016(3).

      【通聯(lián)編輯:代影】

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