[发明专利]一种改进蚁群算法的区域景点单程路线多目标规划方法

权利要求书

1.一种基于移动损失的蚁群算法的区域旅游景点单程路线多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：收集目标区域的旅游景点数据；

S2：在所述目标区域内设置一个目标点、优化权重、旅行时间、景点类型喜好，并设置蚁群数量和迭代轮数；

S3：确立旅游路线的目标费用函数f₁，目标满意度函数f₂和目标行程函数f₃，使其成为一个多目标优化问题；

S4：利用基于移动损失的蚂蚁算法来求解该优化问题，得到一组帕累托最优解。

2.根据权利要求1所述的基于移动损失的蚁群算法的区域旅游景点单程路线多目标优化方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：

S31：建立旅游路线的优化目标费用函数：

上式中n表示路线中包含的景点个数，p_i表示路线中第i个景点的门票，dis表示路线的总行程，pe是每公里的油耗费；

S32：建立旅游路线的优化目标满意度函数：

上式中s_i表示路线中第i个景点的评分，g(·)是评价加成函数，如果景点类型不符合喜好，返回原来景点的评分，否则，将原来的评分加上2后再返回；

S33：建立目标行程函数：f₃＝dis

S34：将三个目标函数f₁，f₂和f₂组合为一个多目标优化问题，优化模型如下：

min[f₁*tw₁，f₃*tw₃]

max f₂*tw₂

上式表示模型要最小化路线的费用和行程，最大化路线的满意度，tw₁，tw₂和tw₃均是优化权重，取值范围为[0，1]，且tw₁+tw₂+tw₃＝1，约束条件中t_i表示路线中第i个景点的游玩时间，v表示自驾游的平均速度，T表示整个旅途的旅行时间。