[發(fā)明專利]一種改進蟻群算法的區(qū)域景點單程路線多目標規(guī)劃方法

在審

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• 申請日: 2021-05-25
• 公開（公告）號: CN113326980A
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐標;江振東;鄭奕武;李兵;范衠
• 申請（專利權(quán)）人: 汕頭大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/00
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 張澤思;周增元

本發(fā)明實施例公開了一種改進蟻群算法的區(qū)域景點單程路線多目標規(guī)劃方法，其特征在于使用基于移動損失的蟻群算法對區(qū)域旅游路線進行優(yōu)化，得到多條從出發(fā)點到目標點的旅游路線，其步驟為：(1)收集區(qū)域景點數(shù)據(jù)；(2)區(qū)域內(nèi)設(shè)置一個出發(fā)點和目標點，并設(shè)置算法的相關(guān)參數(shù)；(3)對旅游路線的三個優(yōu)化目標進行數(shù)學(xué)建模；(4)使用基于移動損失的蟻群算法進行迭代優(yōu)化，得到Pareto解。本發(fā)明的優(yōu)點在于快速得到多條旅游路線，省去游客選擇景點和路線規(guī)劃的時間；三個優(yōu)化目標滿足不同游客的需要；使用移動損失改善算法的優(yōu)化效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及進化優(yōu)化領(lǐng)域，涉及一種基于移動損失的蟻群算法的區(qū)域旅游景點單程路線多目標優(yōu)化方法，該方法針對旅游業(yè)，從多個角度出發(fā)，為自駕游的游客規(guī)劃旅游路線。

背景技術(shù)

隨著社會生產(chǎn)力的提高，人們有更多的精力用于休閑娛樂。目前，自駕游成為眾多人們休閑、度假的一種主要方式。然而，在自駕游的過程中，游客經(jīng)常會遇到兩個難題，一是如何在出發(fā)點和目標點之間選擇自己喜歡的旅游景點，二是如何規(guī)劃旅游路線才能更加經(jīng)濟和快捷。解決以上這兩個問題已經(jīng)是一個值得旅游業(yè)研究的方向。

目前許多旅游服務(wù)產(chǎn)品多是采用基于協(xié)調(diào)過濾的推薦算法，為游客推薦旅游景點，但是這個技術(shù)的缺點是推薦的是單個景點而非一整條旅游路線，推薦的景點也缺乏一種方向性，即沒有出發(fā)點到目標點的方向性，游客常常在選擇旅游景點時還要邊考慮如何做路線的規(guī)劃，因此該技術(shù)具有一定的不便利性。

螞蟻算法是一種經(jīng)常用來做路徑規(guī)劃的進化算法，但是在給游客推薦旅游路線的問題中，螞蟻從出發(fā)點出發(fā)，最后到達目標點，螞蟻應(yīng)該具有從出發(fā)點向目標點移動的趨勢，否則如果區(qū)域內(nèi)的景點多，螞蟻算法的收斂速度會慢，最后的性能效果也會不理想，因此需要對傳統(tǒng)的蟻群算法做改進。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種基于移動損失的蟻群算法的單程旅游路線多目標優(yōu)化方法。可針對旅游業(yè)，從多個角度出發(fā)，為自駕游的游客規(guī)劃旅游路線。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例提供了一種基于移動損失的蟻群算法的區(qū)域旅游景點單程路線多目標優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：收集目標區(qū)域的旅游景點數(shù)據(jù)；

S2：在所述目標區(qū)域內(nèi)設(shè)置一個目標點、優(yōu)化權(quán)重、旅行時間、景點類型喜好，并設(shè)置蟻群數(shù)量和迭代輪數(shù)；

S3：確立旅游路線的目標費用函數(shù)f₁，目標滿意度函數(shù)f₂和目標行程函數(shù)f₃，使其成為一個多目標優(yōu)化問題；

S4：利用基于移動損失的螞蟻算法來求解該優(yōu)化問題，得到一組帕累托最優(yōu)解。

其中，所述步驟S3包括以下步驟：

S31：建立旅游路線的優(yōu)化目標費用函數(shù)：

上式中n表示路線中包含的景點個數(shù)，p_i表示路線中第i個景點的門票，dis表示路線的總行程，pe是每公里的油耗費；

S32：建立旅游路線的優(yōu)化目標滿意度函數(shù)：

上式中s_i表示路線中第i個景點的評分，g(·)是評價加成函數(shù)，如果景點類型不符合喜好，返回原來景點的評分，否則，將原來的評分加上2后再返回；

S33：建立目標行程函數(shù)：f₃＝dis

S34：將三個目標函數(shù)f₁，f₂和f₃組合為一個多目標優(yōu)化問題，優(yōu)化模型如下：