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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于蚁群系统的多旅客旅行路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119578681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510144490.0，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于蚁群系统的多旅客旅行路径规划方法是由郑均;杨强;王帅;薛羽设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蚁群系统的多旅客旅行路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于蚁群系统的多旅客旅行路径规划方法，包括：构建最大化多位旅客中最小旅游体验值的优化目标；其次，面向蚁群系统设计基于旅游景点预选策略的旅行路径构建方法，构建基于景点旅游体验值、景点间旅费和景点门票费的启发式信息，提出基于最小旅客旅游体验值和景点总旅游体验值的信息素更新策略，提出2‑opt和景点插入的局部优化策略；通过不断迭代优化，最终输出多条满足旅客预算的最佳旅行路线。本发明可以有效提高各旅客的旅游体验值并平衡各旅客的旅游体验值。

本发明授权一种基于蚁群系统的多旅客旅行路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于蚁群系统的多旅客旅行路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取旅游景点数据和旅客数据；步骤2，构建融合旅客预算经费、旅游景点间旅费、旅游景点门票费和旅游景点旅游体验值的多旅客旅行路径规划模型，建立最大化多位旅客中最小旅游体验值的优化目标函数，评价多旅客旅行路径规划方案的质量；步骤3，根据旅游景点地理位置，计算出旅游景点之间的旅费矩阵，使用贪心算法构建一个贪心的多旅客旅行路径规划方案，并初始化信息素矩阵；步骤4，维持蚂蚁团队，构建多旅客旅行路径规划方案，蚂蚁团队中的每只蚂蚁基于旅游景点预选策略进行旅行路径构建；步骤5，采用2-opt局部搜索策略对每个蚂蚁团队中的每只蚂蚁所构建旅行路径进行访问序列优化，降低旅行成本；然后采用景点插入局部优化策略对每个蚂蚁团队中的每只蚂蚁所构建旅行路径插入新旅游景点，以最大化各旅行路径的旅游体验值；步骤6，评估每个蚂蚁团队所构建的多旅客旅行路径规划方案，更新全局最优多旅客旅行路径规划方案；调用全局信息素更新，更新全局最优多旅客旅行路径规划方案所属边的信息素浓度；步骤7，重复步骤4～步骤6，直到满足迭代终止条件；步骤8，输出最终的全局最优多旅客旅行路径规划方案；步骤3包括：初始化蚁群系统参数，包括蚂蚁团队数量NP、信息素控制参数α、启发式信息控制参数β、局部信息素蒸发率ξ、全局信息素蒸发率ρ、开发概率q0和适应值评估次数Max_FV；所述旅费矩阵是一个n×n的二维矩阵DF＝[dfij]n×n，两个旅游景点i,j之间的旅费计算公式为： 其中，xj,yj表示旅游景点j的空间坐标；unit_fee表示单位距离旅费；然后执行如下步骤：步骤3-1，初始化一个蚂蚁团队，包含m只蚂蚁；步骤3-2，蚂蚁团队的所有蚂蚁从指定旅客起点出发，根据各旅游景点之间的启发式信息选择满足预算约束的可访问旅游景点，开始构建贪心旅行路径规划方案；蚂蚁团队初始化一个空的旅游景点禁忌表，初始化每只蚂蚁的旅游体验值为0；步骤3-3，蚂蚁团队中的每只蚂蚁根据预算约束和旅游景点禁忌表获取各自可访问旅游景点集candidatesk，随后每只蚂蚁从各自的可访问旅游景点集candidatesk中预选择与各自的当前旅游景点ik具有最大启发式信息的旅游景点jk；然后，设定将每只蚂蚁预选旅游景点加入到各自所构建旅行路径中，计算每只蚂蚁的未来旅游体验值；步骤3-4，选择未来旅游体验值最小的蚂蚁K进行路径构建；如果存在两只以上具有相同最小未来旅游体验值的蚂蚁，则从中选择当前旅游景点与预选旅游景点具有最大启发式信息的蚂蚁K进行路径构建；将蚂蚁K所预选择的旅游景点加入所构建旅行路径中，同时加入禁忌表，并更新对应的旅行成本及旅游体验值；步骤3-5，重复步骤3-3～步骤3-4，直到蚂蚁团队中的每只蚂蚁都无法再选择旅游景点，从而得到一个贪心的多旅客旅行路径规划方案；步骤3-6，使用贪心多旅客旅行路径规划方案中的最小旅客旅游体验值与旅游景点总旅游体验值信息来赋值信息素初始值τ0，然后将信息素矩阵中的信息素初始化为τ0；步骤3-2中，所述启发式信息是基于景点旅游体验值、景点间旅费和景点门票费所生成的，两个旅游景点i,j之间的启发式信息ηij的计算公式为： 其中，ticket_feei表示旅游景点i的门票费；步骤3-3中，采用如下公式计算蚂蚁k的未来旅游体验值future_scorek： 其中，表示蚂蚁k预选旅游景点jk的旅游体验值；步骤3-4中，进行旅行路径构建的蚂蚁K是根据如下公式所选择的，即选择未来旅游体验值最小的蚂蚁进行旅行路径构建： 如果K取值不唯一，即存在两只以上具有相同最小未来旅游体验值的蚂蚁，则将具有相同最小未来旅游体验值的蚂蚁编号存放在待处理集set中，并将K置为空集，根据如下公式重新进行选择，即从具有相同最小未来旅游体验值的蚂蚁中选择当前旅游景点与预选旅游景点具有最大启发式信息的蚂蚁进行路径构建： 其中，表示蚂蚁k当前所在旅游景点ik和其预选旅游景点jk之间的启发式信息；采用如下公式更新对应的旅行成本及旅游体验值： 其中，tour_expenseK表示蚂蚁K所构建旅行路径的旅行成本；表示蚂蚁K当前所在旅游景点iK和蚂蚁K预选旅游景点jK之间的旅费；表示旅游景点jK的门票费；tour_scoreK表示蚂蚁K所构建旅行路径的旅游体验值；表示旅游景点jK的旅游体验值；步骤3-6中，使用贪心多旅客旅行路径规划方案来赋值信息素初始值τ0，计算公式为： 其中，greedy_scoremin表示贪心多旅客旅行路径规划方案中的最小旅游体验值；Q1表示控制系数；所述信息素矩阵是一个n×n的二维矩阵PM＝[τij]n×n，τij表示旅游景点i,j之间的信息素浓度，在算法初始时，τij＝τ0。

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