王萌

（西安財經(jīng)大學(xué)行知學(xué)院管理科學(xué)分院，陜西西安 710061）

在社會經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展的過程中，人們的生活水平提高了，旅游從少數(shù)人的奢侈消費(fèi)朝著大眾化消費(fèi)轉(zhuǎn)變，逐漸成為人民群眾日常生活的主要內(nèi)容。在我國改革開放程度越來越深的過程中，旅游行業(yè)逐漸成為我國的主要產(chǎn)業(yè)，未來旅游業(yè)會促進(jìn)我國GDP 的增長[1]。所以，最優(yōu)路線的科學(xué)規(guī)劃、降低游客的花費(fèi)、提高游客旅游體驗(yàn)具有重要意義。

1 個性旅游線路的研究

1.1 新建道路

在陡峭的山坡和高山最常見的就是公路，地形多為山嶺重丘地貌。為了避免大填大挖對原本地形地貌造成破壞，在設(shè)計路線過程中要全面考慮地形特征，慎重選擇縱橫平方式，保護(hù)沿線生態(tài)環(huán)境，降低地質(zhì)災(zāi)害，保持原本自然景觀。使用高標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行要求，需要考慮地形條件。如果環(huán)境比較惡劣，在設(shè)計過程中需降低技術(shù)指標(biāo)[2]。

1.2 路基和路面

為了使養(yǎng)護(hù)工作在良好的生活與工作環(huán)境中進(jìn)行，要使用瀝青混凝土處理路面，降低公路兩旁的泥土揚(yáng)塵；在路線中，要對重點(diǎn)地質(zhì)病害路段進(jìn)行處理，保護(hù)地貌地質(zhì)特性。為了控制道路危害，要開展分析比對，針對改建、繞避、治理和新建，降低坡面開挖，從而降低路基土石方的工程量。

1.3 防護(hù)工程

因部分影響因素所以需考慮挖方路基邊坡坡度，比如土生成的年代、挖方邊坡高度、土的成因類型、巖石特點(diǎn)、巖石構(gòu)成等。為了避免由于挖填力比較大導(dǎo)致土體不平衡，就要充分考慮防護(hù)過程中巖土的構(gòu)造、山體的穩(wěn)定性、山體堆積物的松散度，從而做好排水工作[3]。在防護(hù)方式方面，選擇不同地質(zhì)與邊坡高度，比如路堤擋墻、掛網(wǎng)錨噴和護(hù)面墻，從而降低水土流失。

1.4 旅游旺季車輛控制

人們物質(zhì)方面逐漸滿足，開始重視精神享受。尤其是在各放假黃金階段，不管在哪里都有大量的人流和車流，導(dǎo)致環(huán)境壓力過大，很多景點(diǎn)和文物被破壞。因此，要求配合部門與旅游景點(diǎn)人員，控制旅游景區(qū)過往車輛，使用相關(guān)人員限制和疏導(dǎo)，促進(jìn)旅游景區(qū)可持續(xù)發(fā)展，保護(hù)生態(tài)環(huán)境[4]。

2 個性化推薦模型

2.1 基于用戶協(xié)同過濾模型

針對游客協(xié)同過濾推薦原理，以游客對于信息、物品的不同偏好尋找相似的鄰居用戶群，可利用KNN 算法來實(shí)現(xiàn)。然后，針對k個鄰居的歷史偏好信息推薦用戶。那么，在設(shè)計個性化旅游線路時，要求利用高相似性的用戶集合推薦選擇旅游點(diǎn)[5]。協(xié)同過濾模型的設(shè)計步驟為：

1）創(chuàng)建用戶-景點(diǎn)評分矩陣。在創(chuàng)建前要計算用戶評價的景點(diǎn)信息，假設(shè)指的是用戶Ui對于景點(diǎn)Lj的評分，用戶對景點(diǎn)評分矩陣表示為：

2）創(chuàng)建鄰接矩陣。利用鄰接矩陣計算兩個用戶的相似度，通過余弦相似度判斷用戶之間是否為同種類型，用戶μ,v的相似度如式（2）所示。

式（2）中，Ui指的是景點(diǎn)集合評分，利用以上計算得到兩個用戶相似度，因?yàn)椴煌脩魧τ诰包c(diǎn)評論也不同，假如部分用戶沒有對景點(diǎn)評論，該景點(diǎn)評分設(shè)置為中性值3。結(jié)合實(shí)際情況，尋找比預(yù)定設(shè)置值更高的閾值，使該用戶歸為相同類[6]。

3）評分預(yù)測?；谟脩魠f(xié)同過濾思想，通過計算用戶相似近鄰得出用戶對景點(diǎn)的評分，之后計算用戶未知景點(diǎn)評分時，要參考相似近鄰對于該景點(diǎn)的評分，然后，通過用戶相似近鄰計算景點(diǎn)評分，通過其他用戶和推薦用戶評價景點(diǎn)，并且計算余弦相似度，之后計算偏差值，利用偏差值對用戶和推薦景點(diǎn)預(yù)測分?jǐn)?shù)進(jìn)行預(yù)測，如式（3）所示。

式（3）中，λ指的是景點(diǎn)修正參數(shù)，指的是景點(diǎn)評分，指的是用戶對于景點(diǎn)的平均評分，cos（U,Ui）指的是用戶和其他用戶的相似度。計算P(U,L)，假如該值比預(yù)定閾值大，表示該景點(diǎn)滿足用戶需求。利用該計算能夠得到推薦給用戶的景點(diǎn)集合。通過上述計算，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)稀疏性與冷啟動問題，對推薦有效性造成影響，所以還要考慮位置信息[7]。

2.2 基于地理位置推薦模型

列舉用戶訪問景點(diǎn)，計算景點(diǎn)和中心點(diǎn)的位置，利用其畫出最小直徑圓，該圓包括全部景點(diǎn)，且直徑最小，之后將各圓心與景點(diǎn)的平均數(shù)作為用戶活動的半徑。對偏離景點(diǎn)或者圓心進(jìn)行假設(shè)，刪除景點(diǎn)之后計算圓心位置。分析數(shù)據(jù)集的所有活動半徑，發(fā)現(xiàn)用戶對景點(diǎn)的喜愛程度具有區(qū)域性，若新景點(diǎn)和用戶目前位置比活動半徑要小，則用戶可選擇此景點(diǎn)。所以，推薦模型能夠?qū)υ净顒又行牡叫戮包c(diǎn)的距離進(jìn)行計算，以此估計用戶對景點(diǎn)的喜好程度[8]，具體過程如下：

景點(diǎn)的位置越遠(yuǎn)，用戶的選擇意愿就會降低，擬合函數(shù)公式為：

其中，a和b是指兩個常數(shù)，x指的是用戶活動中心與推薦景點(diǎn)的距離，用戶選擇意愿為y。為了結(jié)合用戶協(xié)同過濾算法，設(shè)置y值處于封閉區(qū)間[1,5]。假設(shè)全部距離閾值為[d5,d4,d3,d2]，使用戶選擇意愿劃分為：

根據(jù)式（5），能夠?qū)τ脩敉扑]點(diǎn)評分進(jìn)行預(yù)測[9]。

3 基于APACA的旅游線路設(shè)計

3.1 多態(tài)蟻群算法

在個性旅游線路設(shè)計過程中使用APACA 算法，偵查蟻在全局偵查之后，鎖定局部景點(diǎn)并且分泌偵查素。在n1個景點(diǎn)中放置n1只偵查蟻，將所有點(diǎn)作為中心，偵查其他n1-1 個點(diǎn)。每只偵查蟻根據(jù)評價指標(biāo)對MAXPC個景點(diǎn)進(jìn)行選擇，通過偵查素進(jìn)行標(biāo)記。偵查素Sij通過景點(diǎn)之間行車時間與活動收益進(jìn)行決定，對i到j(luò)的路徑進(jìn)行標(biāo)記[10]。

搜索蟻每到一個活動點(diǎn)，以偵查素與各信息素對下一個點(diǎn)進(jìn)行全局搜索，直到完成行程。對蟻群運(yùn)動進(jìn)行搜索，將偽隨機(jī)比例規(guī)則應(yīng)用到活動i到j(luò)的轉(zhuǎn)移規(guī)則中[11]。多態(tài)蟻群主要代碼如下：

3.2 局部信息素更新原則

在全部搜索蟻進(jìn)行一次巡游后，對各路徑信息量進(jìn)行調(diào)整。不同于基本更新原則，偵查素Sij會對更新原則造成影響，具體公式為：

式（7）中，Δτij指的是該循環(huán)全部搜索蟻在路徑(i，j)中所釋放的全部信息量[12]。

在全部搜索蟻一次巡游后，對全局信息素進(jìn)行更新，使最優(yōu)路徑的信息素增強(qiáng)，并且該更新原則會受到偵查素Sij影響。使用動態(tài)候選表的策略，避免了在搜索過程中考慮全部的未訪問景點(diǎn)，提高了搜索效率[13]。

3.3 多態(tài)蟻群算法步驟

文中算法步驟為：

1）對參數(shù)和最大迭代次數(shù)初始化；

2）根據(jù)式（6）對偵查素進(jìn)行計算，使結(jié)果Sij構(gòu)成預(yù)偵查素矩陣S，之后設(shè)置MAXPC列后的值為0，也就是景點(diǎn)并不在偵查范圍中，構(gòu)成矩陣ZS；

3）使所對應(yīng)MAXPC范圍中的景點(diǎn)根據(jù)式（1）創(chuàng)建初始信息素，MAXPC范圍外也以上述公式進(jìn)行創(chuàng)建；

4）使迭代次數(shù)Nc 數(shù)值設(shè)置為1[14]；

5）創(chuàng)建螞蟻初始最佳景點(diǎn)候選表，假設(shè)該景點(diǎn)i滿足公式需求，即可以入表；

6）在候選表中隨機(jī)選擇k只搜索蟻的初始位置，使其放置到每只搜索蟻所對應(yīng)的表中；

7）k只搜索蟻對景點(diǎn)總數(shù)的選擇不同，依次循環(huán)每代搜索蟻，設(shè)置搜索蟻序號為r=1；

8）判斷候選表是否存在可選景點(diǎn)，在有可選景點(diǎn)后轉(zhuǎn)到以下步驟；

9）計算每只搜索蟻r，使其到達(dá)需要轉(zhuǎn)移的位置，并且記錄信息，根據(jù)步驟8）對景點(diǎn)候選表進(jìn)行更新；

10）對d日旅館i進(jìn)行選擇，i是指收益和行車時間比最大的旅館編號。此時記錄接下一天開始的旅行時間；

11）當(dāng)搜索蟻r到行程總天數(shù)d=dmax時，將該搜索蟻結(jié)果存儲到表中；

12）選擇下一個搜索蟻；

13）在搜索完每只搜索蟻后，更新搜索蟻?zhàn)哌^的路徑；

14）如果達(dá)到最大迭代次數(shù)，轉(zhuǎn)到下一步。如果沒有達(dá)到，則不改進(jìn)得到的最近若干個路徑，對揮發(fā)系數(shù)進(jìn)行調(diào)整；

15）根據(jù)式（7）更新全局最優(yōu)路徑信息量；

16）輸出最優(yōu)解路徑圖和行程甘特圖[15]。

4 算法仿真分析

選擇上海25 個景點(diǎn)與3 個旅館地帶，設(shè)計3 位組團(tuán)游客3 日游旅游線路，并且安排日程。利用網(wǎng)絡(luò)對景點(diǎn)游玩時間與行車時間進(jìn)行分析，從而能夠產(chǎn)生旅游收益，根據(jù)景點(diǎn)規(guī)定的開關(guān)門時間與最佳旅游時間決定起止時間。該算法根據(jù)目標(biāo)函數(shù)產(chǎn)生Pareto 非支配解，包括收益最大解、收益方差最小解、行車時間最小解與中心解。游客以自己喜好對旅游線路進(jìn)行選擇，圖1 為中心解收斂分析。通過圖1 可知，文中算法所得解最優(yōu)。

圖1 中心解收斂分析

圖2 為旅行時間影響分析，α為游客態(tài)度參數(shù)，λ為旅游時間。以此表示在α不斷增加的過程中，λ也在不斷增加，降低了旅行總時間。主要是因?yàn)樵讦猎黾訒r，旅游愛好者對旅游花費(fèi)也越來越重視，減少了旅行總時間。但是λ也在不斷降低，也就是增加了景點(diǎn)之間的距離和旅行總時間。簡單來說，λ和α對于旅行總時間的影響相互制約，但是α對于旅行總時間具有更大的影響[16-19]。

圖2 旅行時間影響分析

5 結(jié)束語

文中基于自由行備受人們喜歡，并且普通用戶由于信息過多無法選擇合適旅游線路等問題，提出了將模糊APACA 作為基礎(chǔ)的個性旅游線路算法。此算法能夠?qū)τ脩舾骶包c(diǎn)預(yù)測評分進(jìn)行預(yù)測，之后選擇合適的旅游景點(diǎn)，規(guī)劃個性路線，對最終用戶進(jìn)行推薦。實(shí)驗(yàn)證明，基于模糊APACA 的個性旅游線路設(shè)計研究相較于傳統(tǒng)方式更容易滿足個性化需求，對于個性旅游市場有一定的促進(jìn)作用。