[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

说明书

本发明实施例公开了一种改进蚁群算法的区域景点单程路线多目标规划方法，其特征在于使用基于移动损失的蚁群算法对区域旅游路线进行优化，得到多条从出发点到目标点的旅游路线，其步骤为：(1)收集区域景点数据；(2)区域内设置一个出发点和目标点，并设置算法的相关参数；(3)对旅游路线的三个优化目标进行数学建模；(4)使用基于移动损失的蚁群算法进行迭代优化，得到Pareto解。本发明的优点在于快速得到多条旅游路线，省去游客选择景点和路线规划的时间；三个优化目标满足不同游客的需要；使用移动损失改善算法的优化效果。

技术领域

本发明涉及进化优化领域，涉及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，该方法针对旅游业，从多个角度出发，为自驾游的游客规划旅游路线。

背景技术

随着社会生产力的提高，人们有更多的精力用于休闲娱乐。目前，自驾游成为众多人们休闲、度假的一种主要方式。然而，在自驾游的过程中，游客经常会遇到两个难题，一是如何在出发点和目标点之间选择自己喜欢的旅游景点，二是如何规划旅游路线才能更加经济和快捷。解决以上这两个问题已经是一个值得旅游业研究的方向。

目前许多旅游服务产品多是采用基于协调过滤的推荐算法，为游客推荐旅游景点，但是这个技术的缺点是推荐的是单个景点而非一整条旅游路线，推荐的景点也缺乏一种方向性，即没有出发点到目标点的方向性，游客常常在选择旅游景点时还要边考虑如何做路线的规划，因此该技术具有一定的不便利性。

蚂蚁算法是一种经常用来做路径规划的进化算法，但是在给游客推荐旅游路线的问题中，蚂蚁从出发点出发，最后到达目标点，蚂蚁应该具有从出发点向目标点移动的趋势，否则如果区域内的景点多，蚂蚁算法的收敛速度会慢，最后的性能效果也会不理想，因此需要对传统的蚁群算法做改进。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于移动损失的蚁群算法的单程旅游路线多目标优化方法。可针对旅游业，从多个角度出发，为自驾游的游客规划旅游路线。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了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。

其中，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f₃组合为一个多目标优化问题，优化模型如下：