萬慧云 蔣艷

摘 要： 根據(jù)我國普通居民旅游情況，建立并求解乘坐公共交通工具、花費較少時間進行舒適度較高、花費較低的綜合效益最大化旅游體驗模型，以提升我國居民生活質(zhì)量。收集我國5A景點的經(jīng)緯度坐標、門票費用、最佳旅游時間、路況及食宿費用等相關(guān)數(shù)據(jù)，基于蟻群算法與Matlab2018a軟件進行編程求解，得出全國5A景區(qū)旅游路線規(guī)劃方案。最后根據(jù)研究結(jié)果得出結(jié)論，綜合時間、費用、路程和舒適度4個目標效益最大化的模型與已有單方面或只有2～3個目標函數(shù)的模型相比，其在進行旅游路線規(guī)劃時，不僅考慮因素更加全面，而且更加貼合我國大部分居民的實際需求。

關(guān)鍵詞：旅游路線規(guī)劃;蟻群算法;最短路徑

DOI：10. 11907/rjdk. 182281

中圖分類號：TP319文獻標識碼：A文章編號：1672-7800（2019）004-0141-04

0 引言

隨著社會的發(fā)展和人們生活水平的不斷提高，旅游經(jīng)濟收入已成為很多城市的主要收入來源之一。由于私家車數(shù)量不斷增多，導致旅途交通擁擠、景區(qū)車輛停放等問題越來越突出。因此，如何選擇合適的交通工具、最佳游覽時間實現(xiàn)舒適度較高，而花費較低的旅游體驗，對于城市居民生活質(zhì)量提升具有重要意義[1]。

1 研究現(xiàn)狀

旅游路線規(guī)劃問題是基于經(jīng)典TSP問題演化而來的。TSP問題是一個典型的組合優(yōu)化問題，目前國內(nèi)外對于TSP問題研究較多，已提出基于經(jīng)典算法改進的Dijkstra算法、動態(tài)規(guī)劃算法、分支定界法等[2]，以及基于啟發(fā)式優(yōu)化算法改進的蟻群算法、遺傳算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法、Hopfieltl神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群優(yōu)化算法、免疫算法等[3]。但截至目前，尚沒有一個解決TSP問題的完美方案。20世紀90年代，我國學者開始將TSP模型應用于實際的旅游路線規(guī)劃問題中，研究結(jié)果表明，旅游者類型具有多樣化特征，但其目標主要歸結(jié)為兩種，即自我耗費成本最小化與獲得收益最大化[4]。吳凱[5]將定量與定性方法相結(jié)合設(shè)計旅游路線，但未進行實證分析，僅停留在理論層面;吳小根[6]分析研究江蘇省省內(nèi)旅游路線中城市節(jié)點、景區(qū)節(jié)點、臨時節(jié)點三大節(jié)點類型的節(jié)點配置特征;史春云[7]研究基于線路節(jié)點特性的旅游模式，探究長三角城市旅游經(jīng)濟收益的空間差異[8];黃燕平[9]研究影響消費者旅游路線選擇的相關(guān)因素，并以湖南永州旅游路線為例進行實證分析;劉宇青[10]研究高鐵開通對消費者旅游路線選擇的顯著影響;黃騰[11]首先采用遺傳算法對河南省13個5A景點進行無約束條件下的旅游路線規(guī)劃，然后運用蟻群算法進行有費用約束條件下的旅游路線規(guī)劃。在以上研究基礎(chǔ)上，本文基于蟻群算法，并以時間最短、費用最少、路線最短、舒適度最高為目標，研究以全國任意城市為起點，乘坐公共交通工具游覽全國249個5A景區(qū)的旅游路線規(guī)劃設(shè)計，并以上海市作為出發(fā)城市進行實證分析，得出具體旅游時間、費用以及詳細行程安排。

2 蟻群算法

2.1 算法原理

蟻群算法（Ant Colony Algorithm）是由意大利學者Colorni等[12]于20世紀90年代初期通過模擬自然界中螞蟻集體尋徑行為而提出的一種基于種群的啟發(fā)式仿生進化算法[13]。該算法采用分布式并行計算機制，具有較強的魯棒性，但是具有搜索時間長、容易陷入局部最優(yōu)解的缺點[14]。

2.2 蟻群算法流程

（1）參數(shù)初始化。在計算之前對相關(guān)系數(shù)進行初始化，如蟻群數(shù)量m、信息素重要程度因子[α]、啟發(fā)函數(shù)重要程度因子[β]、信息素揮發(fā)因子[ρ]、信息素釋放總量Q、最大迭代次數(shù)maxiter等。設(shè)迭代次數(shù)初值iter為1，然后將m個螞蟻放置于n個頂點上[17]。

3 模型建立

3.1 模型假設(shè)

假設(shè)旅游者出發(fā)點是隨機的，是綜合距離最近、交通方便、票價最低3個因素得出的一個出發(fā)點，本文假設(shè)旅游者從自己所在地到達其城市站點的相關(guān)影響因素不在路線規(guī)劃考慮之內(nèi)，模型選取的出發(fā)點為旅游者所在城市公共交通工具的站點。旅游者只能選擇火車、飛機、長途汽車3種出行方式，因此將每個城市站點分為火車站、飛機場與長途客運站3類，其中火車站包含出行方式有高鐵、動車、普快。

（1）假設(shè)旅游總時間為T，Tij表示以城市i為起點、城市j為終點乘坐公共交通工具的消耗時間，Tjda表示從j城市車站到景點a之間乘坐交通工具的消耗時間，Tdab表示從j城市景點a到景點b之間乘坐公共交通工具的消耗時間，Tijh1表示以城市i為起點、城市j為終點乘坐公共交通工具的換乘時間，Tijh2表示在同一城市之內(nèi)不同地點之間的換乘時間，Tjda表示在城市j第k個景點的游玩時間。

（2）假設(shè)旅游總路程為R，Rij表示以城市i為起點、城市j為終點乘坐公共交通工具經(jīng)過的路程，Rjda表示從j城市車站到景點a之間乘坐交通工具的路程，Tdab表示從j城市景點a到景點b之間乘坐公共交通工具的路程。

（3）假設(shè)旅游總費用為F，F(xiàn)ij表示以城市i為起點、城市j為終點乘坐公共交通工具的票價，F(xiàn)jda表示從j城市車站到景點a之間乘坐交通工具的票價，F(xiàn)dab表示從j城市景點a到景點b之間乘坐公共交通工具的票價，F(xiàn)jdk表示j城市第k個景點門票價格，F(xiàn)jdks表示在j城市第k個景點的食宿費用。

（4）假設(shè)旅游者總體舒適感為S，Sjdkt表示在j城市第k個景點旅游時間方面的舒適度，如是否為景點最佳旅游時間點;Sjdkv表示在j城市第k個景點旅游交通方面的舒適度，如旅游景點游客數(shù)量等。

（5）假設(shè)時間約束為：景區(qū)開放時間按照國家規(guī)定為8：00-18：00，共計10小時，因此在景區(qū)游玩時間0≤Tjda≤10;考慮到旅游舒適度影響因素，每天乘坐公共交通工具時間不能超過8小時，即0≤Tij+Tjda+Tdab≤8。

（6）假設(shè)選擇步驟約束為：旅游者通常首先選擇一個想要旅行的城市，再到該城市的5A景點游玩，只有在該城市5A景點全部游覽完之后再選擇下一城市，即目標選取是有層次的。因此，本文模型可簡化為先對全國249個5A景點涉及的城市作一個旅游路線規(guī)劃，再針對每個城市的5A景點作旅游路線規(guī)劃。

3.2 目標函數(shù)

旅行總時間最小化目標為：

最終針對不同人群進行路徑規(guī)劃，主要分為3種：①對時間重視程度大于對金錢的重視程度;②對金錢重視程度大于對時間的重視程度;③對時間與金錢重視程度相同。對于相應權(quán)重設(shè)置可以根據(jù)個人實際情況加以考慮。

3.3 約束條件

在不同城市之間乘坐公共交通工具的時間為Tij=到達目的地時間-出發(fā)時間[21]。

（2）每天乘車時間不超過8小時[22]。

（3）先選擇城市再確定景點，或者確定景點之后，在對應城市之內(nèi)游玩所有5A景點，才能轉(zhuǎn)移到下一城市。

4 實證研究

4.1 數(shù)據(jù)處理

根據(jù)中國旅游局官網(wǎng)收集全國249個5A景區(qū)數(shù)據(jù)，每個景點所在城市站點總數(shù)為165個（共獲得景區(qū)所在市縣237個，但部分數(shù)據(jù)無法獲得，因此歸并到最近市縣區(qū)）。按照官網(wǎng)順序從1開始編號，每組數(shù)據(jù)包含每個節(jié)點的經(jīng)緯度坐標、節(jié)點名稱、景區(qū)最少游玩時間、景點門票費用、景點地區(qū)最低食宿費用等，然后到12306官網(wǎng)收集景點所在城市之間高鐵、動車、普快的相關(guān)數(shù)據(jù)（發(fā)車時間、行車時間、票價等），共得到5 445組數(shù)據(jù)[23]。

4.2 模型求解

通過Matlab 2018a編程，第一步設(shè)計全國249個5A景點涉及165個城市之間的最優(yōu)路線，第二步是獨立設(shè)置每個城市5A景點的最佳旅游路線。隨機選擇出發(fā)城市，將模型與相應數(shù)據(jù)結(jié)合，165個城市之間最佳路線如圖1所示。最后得出結(jié)果：旅游最少時間為615.5天，最低費用為159 653元，最短路程為725.84km，此時舒適度相對最高。部分城市5A景區(qū)最佳路線規(guī)劃如圖2、圖3所示。

4.3 算例結(jié)果分析

以上海作為出發(fā)城市為例，即旅游者乘坐公共交通工具從上海出發(fā)游玩國內(nèi)249個5A景區(qū)。通過分析比較，綜合時間、費用、路程、舒適度4個因素，得到旅游者綜合效益最優(yōu)的方案為：旅游總時間為587.5天，總費用為153 653元，總路程為722.435km。

5 結(jié)語

綜合時間、費用、路程和舒適度4個目標效益最大化的模型與已有單方面或只有2～3個目標函數(shù)的模型相比，一方面對各影響因素考慮更加全面，另一方面更加貼合我國大部分居民實際需求，在一定程度上也為我國相關(guān)部門制定旅游景點路線規(guī)劃提供了參考意見。本方法主要存在的不足是在模型假設(shè)中還有一些實際影響因素未考慮進去，另外本文僅采用蟻群算法進行求解，由于蟻群算法本身存在缺陷，容易導致結(jié)果可能不是最優(yōu)解，而是相對最優(yōu)解。如果能結(jié)合其它算法進行混合算法編程求解，可能會達到更好的效果。

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（責任編輯：黃 ?。?/p>