張業(yè)涌　劉德平　鄒敏科　梁禧健

關(guān)鍵詞：新疆地區(qū);景區(qū)篩選;線路優(yōu)化;聚類分析;多目標規(guī)劃

中圖分類號：F592.7;O221.6 文獻標識碼：

0引言

旅游業(yè)是我國國民經(jīng)濟的重要行業(yè)，自1978年改革開放以來，我國旅游業(yè)一直在飛速發(fā)展，區(qū)域旅游政策相繼出臺，景區(qū)品牌建設(shè)逐步完善，旅游消費需求也在逐年擴大[1]。在行程較短、旅游景點相對集中的地區(qū)，游客通常會以自駕或自助游為主;但在旅游資源豐富且景點相對分散的地區(qū)，絕大部分游客都會選擇跟團游為出行方式[2]。因此對于各地旅游管理部門來說，設(shè)計科學的旅游線路、規(guī)劃合理的景點組合以滿足不同消費群體的需求是尤為關(guān)鍵的工作環(huán)節(jié)。

新疆維吾爾族自治區(qū)作為我國西北地區(qū)的重要省份，整個自治區(qū)幅員遼闊，四季氣候鮮明，歷史文化氛圍濃重，全省及周邊區(qū)域A級旅游景區(qū)的數(shù)量高達500余家，有著得天獨厚的旅游環(huán)境與旅游資源。然而，新疆地區(qū)旅游景區(qū)的整體密度較低、分布相對離散、空間可達性較差[3]，使游客對目的地選擇與規(guī)劃帶來了一定困難。

基于上述問題，本文通過聚類分析與多目標規(guī)劃的混合數(shù)學模型對新疆地區(qū)的主要旅游景區(qū)進行了組合分類，并提供了4種不同的短期出游線路與方案。

1旅游景區(qū)采集與假設(shè)說明

1.1旅游景區(qū)采集

為充分提高游客的旅行滿意度，切實保證游客的旅游價值，本文選取了新疆維吾爾自治區(qū)及其周邊地區(qū)所有的國家5A級、4A級與列入“世界文化遺產(chǎn)名錄”的景點，剔除其中開發(fā)尚不完全、設(shè)施與管理尚不完善的景區(qū)，并挑選各大旅游網(wǎng)站推薦的部分3A級景點，組成一個包含120個旅游景點的集合作為本文景點篩選的基礎(chǔ)。

1.2模型假設(shè)說明

為突出主要影響因素、簡化復雜問題，使所建立的旅游線路優(yōu)化模型更加科學合理，本文在此做出如下假設(shè)說明：

（1）假設(shè)各景區(qū)的開放時間均為每日8時至18時。

（2）假設(shè)旅途中每天的行車時間和游覽時間不超過10h。

（3）假設(shè)旅途中只采用汽車客運的交通出行方式。

（4）不考慮天氣狀況、交通狀況、淡旺季及突發(fā)事故等因素對旅程的影響[4]。

（5）不考慮政府宏觀調(diào)控、市場經(jīng)濟、石油價格及新冠疫情防控等因素對景區(qū)票價、交通費用及食宿價格的影響。

2旅游景區(qū)的篩選組合

考慮到普通游客大多存在假期時間不長、出游周期較短等問題，若要在有限時間內(nèi)游覽盡可能多的景點就應(yīng)盡量選擇與出發(fā)地距離較近的景區(qū)。因此，本文以烏魯木齊市為游客集散地，以景區(qū)平均游覽時間和到烏魯木齊市的行車時間為衡量指標，通過聚類分析模型對120個景區(qū)進行組合分類，根據(jù)聚類譜系圖選擇出適合的景區(qū)集合，以此作為旅游線路優(yōu)化設(shè)計的基礎(chǔ)。

2.1聚類分析模型的建立

聚類分析（Cluster analysis，CA）是根據(jù)同類事物的相似特性與不同事物的差異特性對研究對象進行分類處理的一種方法，其分類結(jié)果具有較高的準確性與合理性。本文采用聚類效果與分類質(zhì)量均較為良好的歐氏距離（Euclidean distance）與類平均法（Group averagemethod）[5]來分別度量樣本與樣本、類與類之間的相似性，聚類分析模型的建立過程如下。

（1）設(shè)旅游景區(qū)wi（i=1，2，3，…，120）的平均游覽時間為ti1，距烏魯木齊市的平均行車時間為ti2，則兩樣本間的歐氏距離為[6]：

（4）重復上述步驟，繼續(xù)得到下一個新類，直到所有樣本全部并為一類為止。

2.2聚類分析模型的求解

本文將120個備選景區(qū)的平均游覽時間與行車時間代入上述聚類分析模型，通過IBM SPSSStatistics 26統(tǒng)計分析軟件求解得到聚類結(jié)果為：當平臺高度為9時，可將此120個備選景點分為4類，本文選取其中包含所有距烏魯木齊市較近的景區(qū)的一個類別作為后續(xù)線路規(guī)劃的研究對象（共31個景點），其基礎(chǔ)信息見表1所列。

3旅游線路的優(yōu)化設(shè)計

旅游線路的規(guī)劃設(shè)計可簡化為包含多個優(yōu)化目標的TSP問題，本文設(shè)定其約束條件為旅行花銷最小且游覽景點數(shù)量最多，并通過構(gòu)建兩個互逆的目標函數(shù)對問題進行全局化分析與求解。

3.3多目標規(guī)劃模型的求解

由于多目標規(guī)劃模型中含有兩個相互對立的目標函數(shù)，本文采用加權(quán)系數(shù)法為每一目標賦一權(quán)系數(shù)，將多目標規(guī)劃轉(zhuǎn)化為單一目標規(guī)劃問題，則評價函數(shù)可構(gòu)造為：

將評價函數(shù)的最優(yōu)解作為多目標在線性加權(quán)和意義下的“最優(yōu)解”，并通過Matlab數(shù)學軟件分析求解得到的線路優(yōu)化設(shè)計結(jié)果如圖2所示。

4結(jié)論

本文通過類平均聚類分析法對新疆維吾爾自治區(qū)及周邊地區(qū)120個旅游景點進行了空間分類與刪選組合，同時以大量數(shù)理統(tǒng)計為基礎(chǔ)對部分參數(shù)進行加權(quán)計算與修正從而構(gòu)建出多目標規(guī)劃模型，以此對新疆地區(qū)的旅游線路規(guī)劃問題進行深入分析與求解。本文采用聚類分析、距離修正等方法可在很大程度上避免景區(qū)篩選困難、實際誤差較大等問題，且多目標共同決策還可大幅度改善單一目標的不準確性和片面性，除最優(yōu)線路外，游客可根據(jù)自我偏好得到更具個性化的旅游方案，充分發(fā)揮規(guī)劃者和決策者各自作用。未來還可進一步考慮不同交通工具、淡旺旅游季差異、天氣狀況變化等因素的影響，根據(jù)游客偏好設(shè)計出風光游、文化游、娛樂游[10]等不同主題的旅游線路，持續(xù)拓寬模型的合理性與全面性。

目前多目標規(guī)劃模型對于經(jīng)濟管理[11]、醫(yī)療服務(wù)[12]、航空航天[13]、環(huán)境協(xié)調(diào)[14]、能源利用[15]等領(lǐng)域的優(yōu)化方面都取得了廣泛的應(yīng)用，將本文模型應(yīng)用到干線修筑、管道鋪設(shè)、交通運輸、郵件分派及工程巡檢等領(lǐng)域，對于負責系統(tǒng)的有效疏通與動態(tài)管理都具有極大的實際意義。