基于蚁群算法的游客个性化出游路线优化.pdf
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1、收稿日期:2022-10-12基金项目:福建船政交通职业学院科教发展基金项目(20200104);福建船政交通职业学院科技创新平台与团队专项(20220205)作者简介:伍雄斌(1982-),男,福建宁化人,副教授,博士,主要从事旅游交通规划方面的研究。基于蚁群算法的游客个性化出游路线优化伍雄斌,林颖,严敏琳,方思(福建船政交通职业学院 经济与管理学院,福建 福州 350007)摘要:科学的旅游路线可以使游客的需求得到更好的满足。首先,针对个性化出游问题,提出了由旅游活动效用和旅游出行效用两部分构成的旅游体验效用为目标函数,出游时间和费用预算为约束条件的旅游路线优化模型。其次,基于蚁群算法原理
2、给出了该模型的求解算法,并在设计的旅游交通网络下验证了该模型和算法的可行性。最后,对旅游路线优化模型中的待定参数取不同值求解,所得优化结果与游客的实际出游相符,为个性化旅游路线优化提供参考。关键词:旅游路线;蚁群算法;游客偏好中图分类号:U491;TP18文献标识码:A文章编号:1673-1603(2023)03-0077-05DOI:10.13888/ki.jsie(ns).2023.03.014第 19 卷第 3 期2 0 2 3 年 7 月Vol.19 No.3Jul.2023沈阳工程学院学报(自然科学版)Journal of Shenyang Institute of Engineer
3、ing(Natural Science)旅游业作为促进经济和社会发展的重要产业,越来越受到重视。旅游业的发展使得游客的消费理念不断成熟,旅游活动逐渐成为人们社会活动的重要组成部分,旅游出行需求也朝着多样化、灵活化、个性化的趋势发展。游客是旅游出行活动的主体,越来越多的游客倾向于选择自助游的方式,即通过自主选择旅游景点,自行安排时间和交通方式以获得更高的旅游体验。当旅客到达某个城市(景区)旅游时,该城市(景区)的旅游景点分布在不同位置,游览不同类型旅游景点会给游客带来不同的体验。由于各景点旅游活动所需要的时间不同,所需的游览费用也不尽相同,有些景点会规定游客必须在其开放的服务时间段内进入,且景点
4、之间有若干种交通方式可以进行选择,不同交通方式的出行时间、交通费用也有所不同。在优化出游路线时,游客会根据这些影响因素对不同的选项进行比较,从众多的选项中选出一条路线游览,从而获得更好的旅游体验。针对旅游路线优化问题,许多学者进行了研究1-5。一些学者在优化旅游路线时考虑了景点时间窗6、道路交通7的影响。而在现实生活中,旅游更趋向个性化,游客在出游时通常会按旅途时间少、旅游费用低、游览路线短、景点类型丰富多样等因素对旅游路径进行规划8。现有研究较多考虑的是在最短路径模式下串联某些景点以形成旅游路线,而缺乏综合考虑游客对不同类型景点的个人偏好。同时,游客一天的游玩活动时间和游览景点时间是有限制的
5、,如何通过路线优化以提升游客出游过程中的旅游体验价值是值得探讨的问题。此类问题比求解最短路问题更加复杂且更具有现实意义,因而本文考虑了游客的个性化需求、景点服务时间、出游时间和费用预算等因素,构建了游客个性化出游路线优化模型,运用蚁群算法求解模型并对实验结果进行分析。第 19 卷沈阳工程学院学报(自然科学版)1问题描述在一座城市或旅游区域里存在着多种类型的旅游景点,不同的游客对不同的景点有着不同的偏好。由于游客在一座城市的停留时间和外出旅游的经费预算有限,游客会根据自己的这些条件规划出游路线,选择从住处(家或宾馆)出发,到达某个景点进行相应的旅游活动后即完成一次旅游出行,依次类推,再回到住处的
6、出行计划。旅游是一项十分重视体验效用的活动,问题的优化目标是如何构造适当的路线,最终实现游客的旅游体验效用最大化。1.1参数设置设 旅 游 交 通 网 络 为G=(V,E),其 中V=v1,v2,vn由游客出行的起点v1、终点vn和不同类型的景点vi(i=2,3,n-1)组成,E=eij为旅游交通网络路径集合,eij为节点vi到达节点vj的直接路径。旅游交通网络参数设置如表1所示。表1参数设置参数VEv1vnvitoitciTkijCkijtsiTviCitditstarttendC定义节点集合路径集合出游起点出游终点景点,其中i=2,3,n-1景点vi的开门时间景点vi的关门时间选择交通方式
7、k,从节点vi到节点vj的出行时间选择交通方式k,从节点vi到节点vj的出行费用景点vi的到达时间在景点vi进行旅游活动的持续时间在景点vi进行旅游活动所需的费用景点vi的离开时间出发时间返回时间费用预算1.2旅游路线优化模型游客的旅游体验效用由游客在节点间移动的出行效用和景点的旅游活动效用两部分组成9。在出游过程中,交通方式是游客选择旅游目的地时需要考虑的重要因素。游客面临多种交通方式时会选择效用最大的交通方式,而交通方式的选择与其出行费用和出行时间等服务属性有关。游客的旅游出行效用为Ukij=1Tkij+2Ckij(1)式中,Ukij为从节点i到节点j之间选择k交通方式的出行效用;1、2分
8、别为出行时间和出行费用的权重。为了追求旅游活动效用最大化,旅游活动体验水平可用旅游价值指标来表示,即游客在景点获得的旅游活动效用与旅游景点属性、旅游活动持续时间和费用有关,即Uai=1Ai+2ln()Tviexp(3Ci)(2)式中,Uai为在景点i处进行旅游活动获得的效用;Ai为景点i的吸引力;1、2、3为待定参数。游客出游路线优化问题要以游客的出行效用和旅游活动效用最大化为目标,综合考虑游客的旅游时间和费用的限制,建立游客个性化出游路线优化模型,即Umax=max(k=1mi=1n-1j=2n1xki,jUkij+i=2n-12yiUai)(3)s.tk=1mj=2nxk1,j=1(4)k
9、=1mi=1n-1xki,n=1(5)k=1mi=1nj=1nxki,j=1(6)td1=tstart(7)tdi+Tki,j=tsj(8)k=1mi=1n-1j=2nxki,jTki,j+i=2n-1yi(tdi-tsi)tend-tstart(9)78第 3 期伍雄斌,等:基于蚁群算法的游客个性化出游路线优化k=1mi=1n-1j=2nxki,jCki,j+i=2n-1yiCai C(10)xki,j=1,游客从节点i到j选择交通方式k出行0,否则(11)yi=1,游客访问景点i0,否则(12)式(3)为目标函数,即游客的旅游体验效用最大;1、2为分别出行效用与景点效用权重系数;式(4)、
10、式(5)为往返约束;式(6)保证了游客在每一路径上只能选择一种交通方式;式(7)、式(8)要求前一景点进行旅游活动的结束时刻和行程时间之和等于下一景点旅游活动的开始时刻;式(9)、式(10)分别为旅游时间和费用约束;式(11)、式(12)为决策变量。2求解模型的算法设计游客出游路线优化问题属于NP难题9。智能算法在求解这类问题时通常能获得较满意的结果。蚁群算法是继遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络算法等启发式搜索算法后的又一种应用于优化问题的启发式随机搜索算法10-12。因此,结合游客出游路线优化模型的特点,依据蚁群算法原理,设计出适合于旅游交通网络路线优化的求解算法。游客出游路线优化模型的
11、蚁群算法求解过程可分为以下几个步骤:Step1:读取旅游交通网络信息。旅游交通网络信息包括出游起点和终点、出发时刻和预计返回时刻、费用预算、景点的属性、各路径的出行时间和出行费用等,算法参数初始化。Step2:将m只蚂蚁放置在起点,并逐只进行搜索,令k(1,m)。Step3:选择下一节点。读取蚂蚁当前所在节点编号,确定待访问旅游景点的集合allowk,且allowk为满足景点服务时间约束的节点集合。在(0,1)内随机生成一个变量q,当qq0时,根据选择信息素浓度最大的路径到达下一个节点,即蚂蚁的节点选择策略为J=argmaxk allowdk(ik)(ik),q q0h,q q0(13)当qq
12、0时,h按概率Pkij进行选择:Pkij=ija ijk allowkija ij,k allowk0,k allowk(14)Step4:判断搜索结束。计算蚂蚁访问路径的总游览时间和游览费用,如果游览时间和游览费用超过预算,返回Step2;如果未超过,则返回Step3。Step5:当m只蚂蚁搜索完成以后,按式(15)完成全局信息素更新,并根据信息素浓度寻找最优路线数值替换,原来的初始化数值。ij(t+1)=(1-)ij(t)+ijij=k=1nkij,0 1(15)式中,为信息素的挥发程度;kij为第k只蚂蚁在节点 i 与 j 连接路径上释放的信息素浓度;ij为所有蚂蚁在节点 i 和 j 连
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