[发明专利]一种基于启发式算法的景区个性化线路设计方法

说明书

技术领域

本发明涉及线路设计技术，更具体地说，涉及一种基于启发式算法的景区个性化线路设计方法。

背景技术

由于具有很好的便捷性和很强的性价比，“一日游”成为很多游客游览景区的重要方式。这种方式对一些按日付费的景区来说尤为常见。但是景区中常常包含大量的景点，游客很难在有限的时间内游览完所有的景点。

因此，游客需要选择一部分他们认为最有价值的景点，然后确定游览的顺序和每个景点分配的时间。为游客设计个性化的景区“一日游”线路成为很多旅游实践者和研究者所共同关注的问题。

关于一日游线路建议系统的现有技术，存在以下几点不足：

(1)通常只针对景点组合和景点顺序的设计，而对于景点中的逗留时间则往往是根据其他游客的经验；

(2)假设游客不会重复游览相同的景点，而重复游览著名景点在很多主题公园是非常常见的；

(3)很少考虑游客在景点逗留时间与他们所取得的效益值之间的关系，同时往往不考虑游客“审美疲劳”这种现象；

(4)在设计线路时往往不考虑访问景点的时刻，而实际上，访问景点的时刻不同，游客看到的风景可能不同，他们所收获的价值也就往往不同。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种线路设计更符合实际情况、同时能够更加个性化的基于启发式算法的景区个性化线路设计方法。

本发明的技术方案如下：

一种基于启发式算法的景区个性化线路设计方法，步骤如下：

1)定义双层可变染色体对线路进行编码，双层可变染色体的结构包括位于上层、用于表示线路中的景点组合及顺序的POI₁…POI_i…POI_n，位于下层、用于表示在对应景点逗留的时长的POI_i表示景点，为离散变量；表示逗留时长，为连续变量；

2)构建初始线路集；

3)线路集进化，具体为：首先采用遗传算法对整条线路进行优化，再运用差分进化算法对线路各个景点的逗留时长进行优化；

4)对步骤3)优化后的线路进行评估，具体为：分别计算每条线路的效用值；根据效用值大小从大到小排序；选择预设种群规模Q条效用值最高的路线组成新的线路集，并进入新一次的迭代；当迭代次数达到预设的次数时，则结束，最终产生的线路集中效用值最高的线路，即为推荐线路。

作为优选，步骤2)的初始线路集中的线路通过步骤1)的双层可变染色体进行表达，步骤3)中，通过遗传算法对整个双层可变染色体进行优化，通过差分进化算法对双层可变染色体的下层进行优化。

作为优选，步骤2)中，通过优化贪婪算法构建初始线路集，优化贪婪算法的输入包括景点集合S_POI、候选景点集合CS、线路总时间T、算法参数m，优化贪婪算法的输出为一条初始线路IR；

具体为：

2.1)设定初始状态下，初始线路IR是一个空集合，不含任何景点，相应的线路总时间T等于0；

2.2)计算下一个阶段游览景点集合S_POI中各个景点的潜在效用值pu，并按潜在效用值pu从大到小对各个景点进行排序；

2.3)按潜在效用值pu从大到小选择m个景点插入到候选集合CS中；

2.4)从候选集合CS中随机选择一个景点POI_i作为候选景点，在0.5×t_i和2×t_i之间随机产生一个数值作为景点POI_i的逗留时长其中，t_i表示历史游客在景点POI_i的平均逗留时长；

如果则将景点POI_i及其逗留时长插入到初始线路IR上，并更新线路总时间T，否则，从候选集合CS中选择其他景点，重复步骤2.4)，生成一条初始线路IR；

其中，Δt_i表示从当前位置到景点POI_i的交通时间，T_max表示预算时间。

作为优选，步骤2.2)中，潜在效用值pu的计算方法为：假定游客在下一个阶段选择景点POI_i，游客在该景点的逗留时长为历史游客的逗留时长的平均值，则其潜在效用值pu由如下公式获得：