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    基于蟻群算法的壽光市文化旅游路徑優(yōu)化研究

    2021-07-26 08:46:22
    關(guān)鍵詞:壽光市壽光螞蟻

    周 生 超

    (濰坊科技學(xué)院 商務(wù)技術(shù)學(xué)院,山東 壽光 262700)

    蟻群算法(ACO)是一種尋找最優(yōu)路徑的概率型算法。最早由意大利學(xué)者M(jìn)arco、Dorigo等通過對螞蟻覓食行為的研究得出。螞蟻在尋找到食物后會(huì)自動(dòng)散發(fā)一種信息素,該信息素會(huì)對其他螞蟻產(chǎn)生某種影響,使其順著該條路徑來尋找食物,隨著螞蟻的不斷增多,會(huì)散發(fā)更多的信息素,由此形成正強(qiáng)化。同時(shí),螞蟻本身也會(huì)以一定概率(較小概率)選擇其他區(qū)域搜索食物,這樣就保證了螞蟻能以最優(yōu)的行為尋找到最多的食物。與其它啟發(fā)式算法想比,蟻群算法除了正反饋機(jī)制、全局搜索外,不需要算法外部的干預(yù),可以按照預(yù)期的計(jì)劃,自發(fā)地尋找到期望的結(jié)果[1],并且對于初始解要求較低,參數(shù)個(gè)數(shù)相對較少,易于解決組合優(yōu)化問題[2]。 蟻群算法主要應(yīng)用在TSP(旅行商問題),此外在中國郵路[3],車間作業(yè)調(diào)度,圖像處理[4],電網(wǎng)規(guī)劃[5]以及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋄6]等方面應(yīng)用也較為廣泛。

    壽光是我國著名的“蔬菜之鄉(xiāng)”,“三圣(農(nóng)圣、文圣、鹽圣)故里”,歷史悠久,文化旅游資源非常豐富,但由于自然和歷史原因,各景區(qū)在壽光地理位置較為分散,旅游集聚效應(yīng)比較弱,吸引力不強(qiáng)。本文將蟻群算法基本原理應(yīng)用到壽光文化旅游線路的優(yōu)化設(shè)計(jì)上,通過對景區(qū)資源數(shù)據(jù)的收集和分析,并運(yùn)用MATLAB軟件,計(jì)算出壽光文化旅游的最佳線路,為來壽光的游客提供借鑒和指導(dǎo)。

    1 算法描述

    1.1 參數(shù)設(shè)定

    將m只螞蟻放置在n個(gè)地點(diǎn),定義每條路徑上的初始信息素濃度為常數(shù)c,信息素濃度會(huì)隨著時(shí)間的推移不斷揮發(fā),設(shè)ρ為信息素殘留系數(shù)(1-ρ為信息素?fù)]發(fā)程度)。τij記為點(diǎn)i到點(diǎn)j路徑上的信息素殘留度。ηij記為點(diǎn)i到點(diǎn)j的期望值,與距離成反比,dij記為點(diǎn)i到點(diǎn)j的距離。參數(shù)α為信息啟發(fā)因子,即信息素殘留度對螞蟻選擇路線的影響程度;β為期望啟發(fā)因子,即路徑可見度的相對重要性。本文最大迭代次數(shù)設(shè)為200。

    1.2 選擇概率

    設(shè)螞蟻K在t時(shí)刻,從點(diǎn)i轉(zhuǎn)移到點(diǎn)j的轉(zhuǎn)移概率可表達(dá)為:

    (1)

    式(1)allowedk-tabuk中示螞蟻可選擇地點(diǎn)的集合,該集合點(diǎn)的數(shù)目隨螞蟻路線的選擇而不斷減少。

    1.3 調(diào)整與更新

    假設(shè)在n時(shí)刻,螞蟻完成了一次覓食活動(dòng)(即完成一次循環(huán)),此時(shí),原路徑上的信息素會(huì)隨著時(shí)間的推移不斷揮發(fā),可用參數(shù)ρ來表示,而隨著每一次螞蟻的經(jīng)過,又會(huì)產(chǎn)生新的信息素,其關(guān)系可表述為:

    τij(t+n)=prij(t)+Δ τij(t)

    (2)

    (3)

    式(3)中,Q為參考常數(shù)。

    1.4 算法流程圖

    根據(jù)蟻群算法的基本原理,其算法流程圖如圖1所示。

    圖1 蟻群算法流程圖

    2 優(yōu)化應(yīng)用

    2.1 數(shù)據(jù)來源與選取

    2.1.1 資源選取

    本文根據(jù)壽光市現(xiàn)有旅游資源的等級狀況以及景區(qū)的影響力,共選取10個(gè)具有代表性的旅游性景點(diǎn)(見表1)進(jìn)行旅游線路優(yōu)化設(shè)計(jì)。

    表1 壽光市文化旅游資源定量評價(jià)表

    2.1.2 數(shù)據(jù)來源

    本文以壽光政務(wù)網(wǎng)1和相關(guān)文件的統(tǒng)計(jì)資料為主,通過整理、統(tǒng)計(jì)得出壽光市文化旅游資源的相關(guān)數(shù)據(jù);通過百度地圖、百度地圖開放平臺,《壽光市交通旅游圖》等途徑整理出各旅游景區(qū)的經(jīng)緯度(表2)、距離(表3)等數(shù)據(jù)。

    2.2 算法運(yùn)用

    本文針對壽光市10個(gè)具有代表性的旅游景點(diǎn),以壽光市府所在地為出發(fā)點(diǎn),運(yùn)用蟻群算法進(jìn)行最優(yōu)線路設(shè)計(jì),將問題轉(zhuǎn)化為求10個(gè)點(diǎn)之間的路徑尋優(yōu)(1-10個(gè)點(diǎn)的編號見表2 )。首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算,利用百度地圖開放平臺選取10個(gè)點(diǎn)的位置坐標(biāo),并以自駕游的方式選取點(diǎn)與點(diǎn)之間的推薦路線距離,形成距離矩陣(表3);其次根據(jù)已取得的數(shù)據(jù),將對應(yīng)的坐標(biāo)點(diǎn)和距離矩陣,導(dǎo)入至MATLAB軟件,根據(jù)蟻群算法的原理進(jìn)行編程計(jì)算最優(yōu)路線,得到優(yōu)化路徑(圖2)。

    圖2 壽光文化旅游ACA最優(yōu)化路徑

    表2 壽光市文化旅游景點(diǎn)坐標(biāo)

    表3 壽光市文化旅游景點(diǎn)間距離

    從圖2可以看出,全局最優(yōu)解路徑大致成一矩形,從生態(tài)農(nóng)業(yè)觀光園(編號3)出發(fā)并回到生態(tài)農(nóng)業(yè)觀光園的閉合線路。即生態(tài)農(nóng)業(yè)觀光園(編號3)—蔬菜高科技示范園(編號1)—中華牡丹園(編號2)—壽光海洋極地世界(編號5)—濱河城市濕地公園(編號4)—三元朱村(編號8)—巨淀湖風(fēng)景區(qū)(編號6)—林海生態(tài)博覽園(編號7)—羊口航海博物館(編號9)—宏源酒文化博物館(編號10)—農(nóng)業(yè)生態(tài)觀光園(編號3)。同時(shí),由圖3算法收斂軌跡可以看出結(jié)果穩(wěn)定性較好。進(jìn)一步通過表3可知此路線的距離為173.6km。其地理示意圖如下:

    圖3 壽光文化旅游蟻群算法收斂軌跡

    圖4 壽光市文化旅游最優(yōu)路線示意圖

    結(jié)論

    蟻群算法是一種路徑搜素尋優(yōu)算法,對TSP一類問題提供了很好的解決方案。本文從定量與定性相結(jié)合的角度對壽光市文化旅游進(jìn)行路徑尋優(yōu),避免了單一評價(jià)存在的不足[7]。但在具體的運(yùn)算過程中,參數(shù)設(shè)置的不同會(huì)對運(yùn)算結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。為避免此類問題,結(jié)合文中案例在MATLAB中進(jìn)行了參數(shù)微調(diào),并進(jìn)行了多次程序運(yùn)算求得最優(yōu)路徑,發(fā)現(xiàn)結(jié)果(循環(huán)路徑)趨于一致,其變化主要體現(xiàn)在起始點(diǎn)的異同,這對游客的路徑選擇并無影響。

    壽光地區(qū)歷史文化悠久,文化資源極其豐富,本文通過MATLAB軟件進(jìn)行編程運(yùn)算,得出最優(yōu)文化旅游線路,不僅有利于游客節(jié)省旅游成本,同時(shí)對于游客了解壽光歷史乃至中國優(yōu)秀傳統(tǒng)文化具有很好的幫助作用。本文在景點(diǎn)、景區(qū)的選擇上主要考慮了獨(dú)特性和知名度,具有一定的代表意義。但對具有較高知名度的蔬菜博覽會(huì)基于時(shí)效性原因,沒有進(jìn)行考慮。此外,對于其他一些景區(qū)景點(diǎn)因其資源獨(dú)特性差或種類單一問題,也不在考慮范圍之內(nèi)。

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