基于蚁群算法的多目标最优旅游线路规划设计

旅游线路受供需双方旅行成本、旅游者体验感和目的地交通的影响。传统旅游线路设计主要采用基于目的地之间空间距离的蚁群算法。本研究结合帕累托最优模型，综合考虑旅游目的地之间的空间距离、天气状况和交通状况等多种因素，提出改进型蚁群算法的多目标最优旅游线路规划设计方法。通过MATLAB软件进行仿真实验进行检验，固定旅行时长，从空间距离、交通体验指数和游览体验指数（基于天气状况）角度对改进后的方法进行综合评价。结果表明：在以多个旅游城市（景点）为对象的试验中，传统蚁群算法为了获得最短距离，大量牺牲了其他两项指数的优化；改进后的蚁群算法虽然增加了线路距离，但使旅游者获得了多项旅游体验，验证了帕累托最优模型下多目标最优旅游线路规划设计的有效性。