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申请/专利权人：陕西科技大学
摘要：一种改进蚁群算法的旅游路线规划方法，包括以下步骤；步骤1：获取景点的信息；步骤2：根据景点的行政区域划分，建立省层、市区层和景点层的景点旅游网络模型；步骤3：初始化蚁群算法的参数：步骤4：生成当前节点的候选列表的所有点的状态转移概率；步骤5：遍历所有的景点，并且所有的蚂蚁都完成路径的搜索；步骤6：以一定的概率决定是否接受新解添加到候选解集中；步骤7：通过2‑opt算法优化候选解集；步骤8：根据候选解集更新路径上的信息素浓度；步骤9：当达到最大迭代次数Nmax后，得到花费时间最少的旅游路线和每年具体的行车安排。本发明能够高效地解决复杂的旅游路径规划问题，提升了算法的搜索效率和路径规划质量。
主权项：1.一种改进蚁群算法的旅游路线规划方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：使用自动化方法批量获取景点的经纬度信息、景点之间的高速公路和普通公路信息；步骤2：根据景点的行政区域划分，基于分层自动机建立省层、市区层和景点层的景点旅游网络模型；步骤3：初始化蚁群算法的参数：蚂蚁数量m、信息素因子α、最大迭代次数Nmax，并将蚂蚁放置在出发地游客常住地，并添加到禁忌表中；优化正态分布的参数：初始化标准差σ、平均值μ；优化模拟退火算法的参数：初始温度Tstart、温度衰减系数λ；以最大迭代次数作为终止条件；步骤4：蚂蚁k通过计算步骤2分层自动机建立的旅游网络模型和步骤1的数据生成当前节点的候选列表的所有点的状态转移概率，用轮盘赌的方法选择下一个目标点；步骤5：重复4步骤，直到所有的景点都遍历完，并且所有的蚂蚁都完成路径的搜索；步骤6：基于Metropolis准则改进信息素更新阶段，以一定的概率决定是否接受新解添加到候选解集中；步骤7：通过2-opt算法优化候选解集，即利用2-opt算法局部优化省层、市区层之间的路线；步骤8：根据候选解集更新路径上的信息素浓度；信息素浓度更新的是整条规划路径上的信息素浓度；步骤9：当达到最大迭代次数Nmax后，得到花费时间最少的旅游路线和每年具体的行车安排。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西科技大学 一种改进蚁群算法的旅游路线规划方法
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