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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着国家经济的持续发展，人民生活水平的不断提高，旅游逐渐成为人们生活娱乐的一个重要组成部分，旅游业也升级成为了国家的一项支柱产业。随着旅游业的蓬勃发展，旅游者的消费方式也有了较大的改变，人们对旅游的质量也提出了更高的要求。

在这样的背景下，自助游成为了越来越多游客的选择，游客对旅游服务信息的需求迅速提高，而在游客外出旅行时，他们的自主选择意识也不断增强。对于自助的旅行者而言，如何安排个性化的旅游行程是一件十分困难且那一选择的工作。游客往往需要在各大旅游网站上搜集大量的旅游信息，然后决定去游玩哪些景点，怎么到达这些景点以及如何安排游玩的顺序和时间。虽然国内的各式各样的旅游网站种类丰富，但是最终得到的结果往往不尽人意。特别是在游客对目标景点并不熟悉的情况下，合理的安排旅游计划显得十分困难。旅游线路计划通常需要包括到旅游的景点信息查询，景点游览的顺序确定，游览时间安排以及各个景点之巅的交通方式查询等环节。因此，要进行旅游线路安排，其中需考虑的因素就包括交通网络，个人偏好，出游性质，时间和花费等。一个好的旅游线路推荐可以帮助游客计划他们的旅游线路，可以为游客节省很多时间，在一定程度上有助于促进旅游业的发展和人们生活质量的提高。

2. 研究的基本内容

通过蚁群算法在旅行商问题中的应用，类比应用于多景点景区的旅游线路规划问题当中，针对蚁群算法的不足，对蚁群算法作出改进。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

通过联想旅行商问题与多景点景区旅行线路规划问题之间的相似之处，本文对蚁群算法在旅行商问题中的应用，对蚁群算法进行了改进，通过对信息启发式因子α和期望启发式因子β参数的合理设置，同时在算法的千种后期分别对信息挥发系数的值取不同值来进一步对蚂蚁不同阶段对路径的选择做出影响，从而有效地改善路径规划中的局部最优路径问题。同时，通过在信息素更新的问题上，并没有对所有的信息素进行平等的对待，而是充分利用优质解对蚂蚁正确的指引作用，摒弃劣质解对蚂蚁的错误指导，从而加快的算法的速度。通过以上的方式，对算法进行了改进。同时通过tsp案例库中的eil51问题的引用，求解改进后的算法与原算法在其应用上的差别，并通过结果的比较印证了算法改进在理论上的正确性。

但是由于旅游线路规划的多样性，这种算法暂时只能根据多景点的景点分布，得出一条最短路径的炉型线路，并且是在游览完所有景区的条件下，没有考虑到一些实际的旅行情况，因此算法存在一定的理想化。

4. 参考文献

［1］ 杜鹏桢，唐振民，孙研.一种面向对象的多角色蚁群算法及其tsp问题求解［j］ .控制与决策，2014（10）：1729-1736.

［2］ 胡国军，祁亨年，董峰，等.一种改进蚁群算法的研究和旅游景区路径规划问题的求解［j］ .计算机应用研究，2011，28（5）： 1647-1650.

［3］唐良，方廷键． 基于改进蚁群算法的路径规划方法 ［ j］ ． 中国科学技术大学学报，2009， 39(9) :980 －984．