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      基于模糊多屬性決策的旅游目的地選擇

      2023-03-17 05:21:52曾涵棓金檢華
      旅游縱覽 2023年3期
      關(guān)鍵詞:景點(diǎn)目的地理想

      曾涵棓 金檢華

      (西南石油大學(xué)理學(xué)院,四川成都 610500)

      一、研究背景及研究目的

      國(guó)內(nèi)旅游業(yè)逐步恢復(fù),機(jī)票、火車票搜索和預(yù)訂量驟增,旅游景區(qū)和大型主題樂(lè)園紛紛重新開放。

      成都,不僅是中國(guó)西部商業(yè)、金融、旅游的中心,也是世界休閑之都、美食之都、世界優(yōu)秀旅游城市。因此,本研究試圖從選擇成都市旅游的游客角度出發(fā),探究成都市旅游目的地選擇的主要因素及其影響,最后提出促進(jìn)成都旅游業(yè)發(fā)展和游客目的地選擇的建議。

      二、理論基礎(chǔ)

      (一)三角模糊數(shù)的概念及運(yùn)算性質(zhì)

      (二)熵權(quán)法的概念及運(yùn)算

      在信息論中,熵是不確定性的一種度量[2]。熵的大小與不確定性的大小成正比關(guān)系,包含的信息量隨著熵的增加而增加。如果要判斷一個(gè)事件的無(wú)序性和隨機(jī)程度,可以依照熵的特性,計(jì)算熵值來(lái)衡量。利用熵值判斷某個(gè)指標(biāo)的離散程度,離散程度越大說(shuō)明該指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的權(quán)重越大。熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法,僅依賴于數(shù)據(jù)本身的離散性,計(jì)算過(guò)程如下:

      首先,判斷輸入矩陣中是否存在負(fù)數(shù)元素,若存在則需要重新標(biāo)準(zhǔn)化到非負(fù)區(qū)間。正向化后的矩陣:

      即有n 個(gè)樣本,m 個(gè)屬性,對(duì)該矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化得到矩陣Z,Z 的元素:

      如果Z 中存在負(fù)數(shù),則需要對(duì)X 使用另一種標(biāo)準(zhǔn)化方法得到:

      其次,計(jì)算第j 項(xiàng)屬性下第i 個(gè)樣本的比例,并將其視為計(jì)算相對(duì)熵時(shí)使用的概率。若標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣:

      則計(jì)算概率矩陣P 的公式:

      最后,計(jì)算各個(gè)屬性的信息熵與信息效用值,并采用歸一化方式獲取每個(gè)屬性的熵權(quán)。對(duì)于第j 個(gè)屬性,其信息熵的計(jì)算公式:

      信息效用值的定義:

      每個(gè)屬性的熵權(quán):

      (三)TOPSIS 法的概念及運(yùn)算

      為了解決多屬性決策問(wèn)題,有學(xué)者提出TOPSIS方法[3]。該方法的優(yōu)勢(shì)在于充分利用原始數(shù)據(jù)的信息,將各備選方案分別與正負(fù)理想解相比較找出最接近正理想解且又遠(yuǎn)離負(fù)理想解的方案,計(jì)算結(jié)果可以準(zhǔn)確地反映評(píng)價(jià)方案之間的差距。首先是確定正理想解和負(fù)理想解,二者分別表示如下:

      三、三角模糊多屬性決策TOPSIS 方法研究

      (一)問(wèn)題描述

      令M={1,2,…,m},N={1,2,…,n},設(shè)備選方案為Xi,屬性為Uj,屬性權(quán)重為Wj。備選方案Xi的屬性以三角模糊數(shù)的形式給出。

      (二)屬性的確定

      根據(jù)我國(guó)居民選擇旅游目的地時(shí)主要考慮的因素,選擇以下6 個(gè)屬性進(jìn)行分析:目的地景觀形象(U1)、目的地排隊(duì)等候時(shí)間(U2)、到達(dá)目的地交通便利程度(U3)、目的地餐飲條件(U4)、目的地消費(fèi)水平(U5)、目的地服務(wù)水平(U6)。

      (三)方法步驟

      步驟1:通過(guò)式(17)、式(18)對(duì)三角模糊矩陣進(jìn)行規(guī)范。

      式(17)中,I1表示效益型屬性的下標(biāo)集,I2表示成本型屬性的下標(biāo)集。將初始三角模糊決策矩陣轉(zhuǎn)化為規(guī)范化的三角模糊決策矩陣[4]。

      步驟3:利用式(10)計(jì)算概率矩陣P,并利用式(11)計(jì)算各屬性的信息熵ej,利用式(12)計(jì)算信息效用值dj,再利用式(13)計(jì)算各屬性的權(quán)重wj。

      步驟4:由屬性權(quán)重向量W 和規(guī)范化處理后的三角模糊決策矩陣,構(gòu)造加權(quán)規(guī)范三角模糊決策矩陣。

      步驟5:由式(14)、式(15)確定正負(fù)理想方案I+和I-。根據(jù)式(16)進(jìn)行計(jì)算,得到各備選方案Xi與正負(fù)理想方案I+和I-相比較的相對(duì)相似度S(Xi,I+)和S(Xi,I-)。

      步驟6:因?yàn)樽顑?yōu)方案要盡量接近正理想方案I+,遠(yuǎn)離負(fù)理想方案I-,接著利用式(20)計(jì)算得到各備選方案Xi與正負(fù)理想方案I+和I-相比較的整體相對(duì)相似度:

      步驟7:將各備選方案Xi按照RS(Xi)值由大到小的順序進(jìn)行擇優(yōu)排序。

      (四)實(shí)例研究

      某前往成都旅游的游客利用一天時(shí)間選擇成都市內(nèi)一景點(diǎn)進(jìn)行游玩,根據(jù)初步篩選,選擇了以下6 個(gè)景點(diǎn)Xi(i=1,2,3,4,5,6),分別為青城山-都江堰旅游景區(qū)、成都大熊貓繁育研究基地、西嶺雪山、成都?xì)g樂(lè)谷、黃龍溪、洛帶古鎮(zhèn),根據(jù)以上研究選擇6個(gè)屬性Uj(j=1,2,3,4,5,6),其中U1、U3、U4、U6為效益型指標(biāo),U2、U5為成本型指標(biāo),專家利用三角模糊數(shù)的形式,根據(jù)6 個(gè)指標(biāo)對(duì)6 個(gè)景點(diǎn)進(jìn)行評(píng)分并給出評(píng)價(jià)值。經(jīng)過(guò)整理,得到初始三角模糊決策矩陣,初始三角模糊決策信息如表1 所示。

      表1 初始三角模糊決策信息表

      運(yùn)用三角模糊多屬性決策TOPSIS 法解決該實(shí)例問(wèn)題,具體步驟如下。

      表2 規(guī)范化的三角模糊決策信息表

      步驟2:使用中心區(qū)域法進(jìn)行模糊數(shù)實(shí)數(shù)化,去模糊化的決策信息如表3 所示。

      表3 去模糊化的決策信息表

      步驟3:計(jì)算熵權(quán),各屬性的熵權(quán)如表4 所示。

      表4 各屬性的熵權(quán)

      表5 加權(quán)規(guī)范三角模糊決策信息表

      步驟5:確定正負(fù)理想方案I+和I-。

      I+={[0.782 6,0.833 1,0.884 2],[0.852 5,0.916 3, 0.997 8],[1.633 7,1.716 8,1.794 3],[0.277 3,0.288 7, 0.298 0],[0.102 1,0.105 4,0.111 8],[0.438 0,0.458 2, 0.484 2]};

      I-={[0.697 6,0.746 3,0.785 0],[0.773 4,0.819 8 ,0.867 6], [1.392 4,1.449 8,1.540 8],[0.252 6,0.269 9,0.282 0],[0.098 8, 0.102 0,0.105 6],[0.398 2,0.417 5,0.447 3]}。

      步驟6:計(jì)算得到各備選方案Xi與正負(fù)理想方案I+和I-的相對(duì)相似度S(Xi,I+)和S(Xi,I-)和整體相對(duì)相似度RS(Xi)。

      S(X1,I+)=0.9 7 5 8,S(X2,I+)=0.9 7 7 4,S(X3,I+)=0.9521,S(X4,I+)=0.9466,S(X5,I+)=0.9428,S(X6,I+)=0.9324;

      S(X1,I-)=0.9297,S(X2,I-)=0.9282,S(X3,I-)=0.9524,S(X4,I-)=0.9578,S(X5,I-)=0.9623,S(X6,I-)=0.9734;

      RS(X1)=0.0033,RS(X2)=0,RS(X3)=-0.0520,RS(X4)=-0.0634,RS(X5)=-0.0722,RS(X6)=-0.0947。

      步驟7:由RS(Xi)值可知,X2>X1>X3>X4>X5>X6,故最佳選擇方案是X2,即選擇成都大熊貓繁育研究基地對(duì)游客來(lái)說(shuō)是最優(yōu)的。

      將本研究結(jié)果與在攜程旅行網(wǎng)查閱的成都周邊各景點(diǎn)熱度值進(jìn)行比較,Xi的熱度值如表6 所示。

      表6 各景點(diǎn)的實(shí)際熱度值

      Xi按熱度值由大到小排序?yàn)閄2>X1>X3>X4>X5>X6,這與本文的研究結(jié)果相同,說(shuō)明本文的研究方法是可行的,是具有現(xiàn)實(shí)意義的。

      四、結(jié)論與建議

      為保證旅游目的地決策的可行性和實(shí)用性,本文提出了基于三角模糊的旅游目的地決策方法。以成都市6 個(gè)旅游景點(diǎn)為例,通過(guò)專家對(duì)旅游目的地屬性進(jìn)行打分,采用熵權(quán)法確定每個(gè)屬性的權(quán)重,利用TOPSIS 決策模型對(duì)旅游目的地進(jìn)行排序發(fā)現(xiàn),選擇成都大熊貓繁育研究基地進(jìn)行旅游是最符合旅游期待的。從計(jì)算結(jié)果可以看出,游客在旅行時(shí),會(huì)更看重交通出行是否方便,這與實(shí)際情況相符,因?yàn)橛慰拖氚迅嗟臅r(shí)間花在游玩上而不是路程中,交通不便利的景點(diǎn)會(huì)加重游客旅游的疲憊感與煩躁感,因此相關(guān)部門應(yīng)該根據(jù)實(shí)際情況增添旅游直達(dá)公共交通,更好地促進(jìn)旅游業(yè)發(fā)展。其次是目的地排隊(duì)等候時(shí)間的長(zhǎng)短,過(guò)長(zhǎng)的排隊(duì)時(shí)間會(huì)消耗游客積極性,如果游玩體驗(yàn)與排隊(duì)時(shí)間不符合,更是大大降低游客的旅游體驗(yàn)感,因此各景點(diǎn)應(yīng)該合理設(shè)置檢票窗口和檢票流程,保證更快的檢票速度,給游客帶來(lái)更好的旅游體驗(yàn),吸引更多的 游客。

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