一种改进蚁群算法研究和旅游景区路径规划问题求解

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基于蚁群算法的旅游路线优化研究第一章绪论旅游业发展迅猛，有越来越多的人选择旅游进行休闲和娱乐。

旅游行业的繁荣带动了旅游路线的需求，然而现有旅游路线的规划和设计存在一些缺陷，比如固定线路安排、无法适应游客的个性化需求等问题。

为了更好地满足游客的需求，需要开发一种自适应的旅游路线优化算法。

蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁寻找食物的行为的算法。

该算法具有很好的并行性、自适应性和全局优化能力，在许多领域得到了广泛应用。

本文通过应用蚁群算法优化旅游路线，实现自适应、个性化的旅游路线规划和设计。

第二章算法原理2.1 蚁群算法概述蚁群算法是一种基于自然界中蚂蚁觅食行为的启发式算法。

蚂蚁在觅食时会留下信息素，其他蚂蚁会根据信息素的浓度选择路径，最终形成一条较优路径。

基于此，蚁群算法针对优化问题的解决方案就是模拟蚂蚁觅食的行为，通过信息素和启发式搜索策略，来搜索最优解。

2.2 蚁群算法在旅游路线优化中的应用将蚁群算法应用于旅游路线优化，可以将蚂蚁看作游客，将信息素看作旅游路线的吸引度，通过信息素和启发式搜索策略，计算出最优的旅游路线。

在旅游路线优化中，首先需要确定旅游景点的吸引度，进而用信息素来表示。

假设有m个景点，则每个景点都有一个信息素值，表示该景点的吸引度。

吸引度可以通过历史数据进行统计，也可以结合游客的评价来确定。

其次，需要构建一个蚂蚁图模型，以将旅游景点之间的距离、吸引度以及蚂蚁的移动规则表示出来。

这个模型可以通过地图来展现，各点之间的距离可以通过测量或经验数据得出。

最后，需要针对搜索过程进行设置，包括初始信息素浓度、信息素的挥发速率、两个景点之间路径信息素的更新规则等。

这些参数的设置将在训练阶段进行调优。

第三章算法实现3.1 蚁群算法流程在将蚁群算法应用于旅游路线优化中前，需要先了解蚁群算法的基本流程：1. 初始化：确定信息素初始浓度，确定搜索代数和蚂蚁数量。

2. 蚂蚁search：每只蚂蚁根据信息素和启发式搜索策略选择下一个景点，不断循环，直到所有蚂蚁都完成了搜索。

一种改进蚁群算法的路径规划研究
刘海鹏;念紫帅
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2024(45)4
【摘要】针对机器人在复杂环境中的路径规划问题,本文提出了一种改进蚁群算法的路径规划研究方法.首先,在启发函数中引入一种自适应调整的放大因子,以提高相邻节点的启发信息差异,使蚂蚁朝着最优路径的方向搜索;其次,采用一种奖惩机制对路径上的信息素进行更新,使算法的收敛速度得到有效的提高;然后,通过对信息素挥发因子进行动态调整,提高蚁群的搜索速度,使算法快速收敛.最后,在最优路径的基础上,采用拐点优化算法与分段B样条曲线相结合的方法来进行路径优化,有效的改善了路径的平滑性.仿真结果表明,所提的研究方法具有更好的收敛性和搜索能力,更符合机器人运动的实际要求.
【总页数】6页(P853-858)
【作者】刘海鹏;念紫帅
【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.一种改进蚁群算法的移动机器人快速路径规划算法研究
2.基于一种改进的蚁群算法的移动机器人三维路径规划研究
3.一种基于改进蚁群算法的AGV小车三维路径规划研究
4.一种改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究
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基于蚁群算法西安旅游路线的优化研究李梦丹摘要：随着人民需求的日益增长，出外旅游成了生活的一部分。

但是如何规划旅游线路节省时间使路径最短是论文考虑的问题。

文章利用matlab软件通过蚁群算法对西安著名的16个景点进行了路径规划，实例证明，蚁群算法在解决路径优化这类问题是相对有效的。

关键词：蚁群算法;最优路径;matlab软件Keywords：antcolonyalgorithm;optimalpath;matlabsoftware0 引言随着科技的发展，互联网技术使得网上订酒店车票非常方便，利用各类app进行查询旅游景点相当方便，所以随着生活水平的提高，自助游将会越来越受到人们追捧。

人们会根据出行的时间合理的规划旅游行程，选择合适的景点个数，但是实际出行中，还会伴随其他问题的产生，例如旅游路找的规划、旅游费用等，这个时候需要合理的方法解决这个问题。

许多学者对这个问题进行研究，最早源于TSP旅行商问题[1]，随后对该问题的算法进行深入研究，解决这类问题常用的方法有蚁群、粒子群、遗传算法等等。

论文结合蚁群算法，对陕西省著名旅游景点进行路径规划，蚁群算法可以为我们提供最佳的旅游顺序。

1 算法介绍如图1所示，有两条路线，ABD和ACD，其中ABD是一条直线，ACD是一条曲线，ACD长度是ABD长度的两倍，C点是曲线ACD的中点。

假设有两只蚂蚁分别为a、b，蚂蚁a采取ABD路线，而蚂蚁b采取ACD路线。

同时从A地出发赶往D然后再回A地。

当a到达D时，b正好到达C，当a从D回到A时，b正好到达D。

此时残留在ABD途径中的激素是ACD途径中的激素的两倍[3]。

算法相关规则主要包括两种：①路径转移规则。

开始状态，每只蚂蚁被随机放到其中的一个城市上，第k只蚂蚁在t 时刻从城市i到城市j的转移概率为：式（1）中，τij（t）表示t时刻路段（i，j）户上的信息素的量，在初始时刻各条路径上的信息量相等，即τij（0）=常数，nij（t）为启发函数，nij（t）=■。

基于改进蚁群算法的路径规划优化方法研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，路径规划优化成为了一个备受关注的研究领域。

在实际生产与生活中，很多问题都需要最优的路径规划方法来解决。

而蚁群算法，作为一种优化搜索算法，已被广泛应用在路径规划领域中。

然而，传统的蚁群算法存在着某些缺陷，如易陷入局部最优等问题。

因此，基于改进蚁群算法的路径规划优化方法研究具有重要意义。

第一部分：蚁群算法原理及其应用蚁群算法是一种模拟蚁群觅食行为的人工智能算法。

蚂蚁寻找食物的过程类比为信息素分布和发现的过程。

在此过程中，蚂蚁在多次探测后，通过信息素的积累和挥发调整自身行为，最终找到最短路径。

蚁群算法的应用十分广泛，不仅可用于路径规划领域，还可以用于图像分割、物流调度、模式识别等领域。

而在路径规划领域中，蚁群算法可以有效地解决复杂的路径规划问题，特别是对于多目标优化问题，蚁群算法在贴近实际的应用中取得了良好的效果。

第二部分：蚁群算法的缺陷及其改进然而，传统的蚁群算法存在着一些缺陷，其中较为突出的是易陷入局部最优。

由于信息素的积累需要长时间的迭代更新，这个过程相当于一种漫无目的的搜索过程，容易被那些信息素较强的路径所吸引。

为了解决这个问题，研究人员提出了多种改进蚁群算法的方案。

例如，采用局部搜索策略或全局搜索策略、降低信息素挥发率等。

注重信息素挥发率的调节，可以使得信息素积累的路径更具有全局性。

这些改进方案都能够有效地提高算法的搜索能力，使得算法较少陷入局部最优，从而找寻出更优的路径。

第三部分：改进蚁群算法在路径规划中的应用基于改进蚁群算法的路径规划优化方法在实际应用中也得到了广泛的应用。

通过对多种路径规划算法进行对比实验，研究人员发现，相较于其他算法，改进的蚁群算法在搜索能力、路径质量等方面均表现出了优越的性能。

例如，在智能物流领域，改进蚁群算法被应用于物流路径优化。

该算法结合了蚁群算法的搜索能力和改进方案，有效地提高了物流路径的准确度和路程质量。

改进蚁群算法在旅游路线规划中的应用研究
徐锋;杜军平
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2009(045)023
【摘要】在研究了基本蚁群算法后提出了偶遇算法,提高了蚁群算法蚂蚁一次周游的质量.针对旅游路线规划的问题,改进了路径的求法,使蚁群算法可以实现动态规划,从而实现旅游景区的负载均衡.提出一种基于改进蚁群算法的旅游路线规划问题求解的有效方法.实验结果表明该方法具有较好的有效性和实用性.
【总页数】4页(P193-195,226)
【作者】徐锋;杜军平
【作者单位】北京邮电大学,智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,北
京,100876;北京邮电大学,智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,北京,100876【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于改进蚁群算法的消防路线规划系统 [J], 许向阳;吴泽华
2.基于改进蚁群算法的供应链物流配送路线规划 [J], 张昕;佃杠宇;邱亚龙
3.文化旅游路线设计对吉林市旅游经济的影响——以北山为中心文化旅游路线规划为例 [J], 常影
4.时间窗下的改进蚁群算法在旅游路线规划研究 [J], 黄泽斌; 林焕恒; 王炯鹿; 邓艾
岚; 罗柏瑞; 林贵旭
5.基于改进蚁群算法的最优加工工艺路线规划 [J], 燕金华
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基于改进蚁群算法的旅游线路优化周茂杰;张翠【摘要】利用蚁群算法解决智慧旅游系统的线路优化问题,综合考虑到线路的距离、交通情况等因素,在多个城市间选择较优路径.针对蚁群算法进行改进,在算法中信息素的挥发考虑其路径长度,根据两点路径判断其在最优路径上的可能性,并对信息素挥发因子加权,增加蚁群选择较短路径的概率,用MATLAB软件进行仿真实验,证明算法真实有效,可以找到更加优化的路径.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2018(000)015【总页数】4页(P24-27)【关键词】旅游线路;蚁群算法;信息素;加权策略【作者】周茂杰;张翠【作者单位】桂林理工大学,桂林541004;桂林理工大学博文管理学院,桂林541004【正文语种】中文0 引言近年来，国家对旅游信息化发展高度重视，相继出台了《关于促进智慧旅游发展的指导意见》、《关于实施“旅游+互联网”行动计划的通知》、《关于促进旅游业与信息化融合发展的若干意见》等一系列重大政策，利用通讯、信息技术与旅游业的结合，建立智慧旅游产业。

随着人们的生活水平不断提高，旅游成为人民幸福生活新指标，随着旅游消费升级，游客更需要个性化的旅游产品。

在信息化时代，游客需要更加丰富、多元的旅游服务信息，在外出旅游时，通过各类数据信息进行自主选择意识也不断增强[1]。

对于游客而言，合理、舒适、节约的旅游线路是提升旅行体验的重要标准。

智能线路规划可以为游客推荐合理的个性化旅游线路，既节约时间，又减少花销，可以改善旅游体验，提升旅游目的地的形象，对促进当地旅游业的可持续发展，实现旅游服务智慧化具有重要意义。

旅游线路规划要考虑交通网络、个人喜好、时间成本和金钱成本等因素。

首先，游客可以在各类网站查询到各类景点及景点间的可达线路，然后，要确定在各景点间的游览顺序、游览时间，在两点间选择和某种交通方式出行。

旅游线路规划系统要为游客提供个性化的旅游线路，并对出游时间进行合理安排，根据现有条件，设计出游客的旅游费用支出、时间花费较少的线路，是一个在多个约束条件下的组合优化问题，本文拟采用蚁群算法解决此问题，并对蚁群算法进行改进，达到路径选择的优化效果。