基于智能算法的旅游线路优化设计研究--以六盘水市为例
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 旅游线路的设计 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 节点筛选 | 第12-13页 |
| 1.3.2 组合优化 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的基本知识 | 第14-16页 |
| 1.5 本文的研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 基于随机森林的旅游节点筛选 | 第17-24页 |
| 2.1 节点筛选思路 | 第17-18页 |
| 2.2 影响因素分析 | 第18-21页 |
| 2.2.1 节点影响因素 | 第18-19页 |
| 2.2.2 影响因素的重要性度量 | 第19-21页 |
| 2.3 旅游节点筛选模型 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于智能算法的旅游节点组合优化方法研究 | 第24-43页 |
| 3.1 智能算法的研究现状 | 第24-30页 |
| 3.1.1 蚁群算法的概述 | 第24-26页 |
| 3.1.2 蚁群算法解决TSP问题 | 第26-29页 |
| 3.1.3 蚁群算法的优缺点 | 第29-30页 |
| 3.2 蚁群算法的改进 | 第30-33页 |
| 3.2.1 已改进算法综述 | 第30-31页 |
| 3.2.2 本文改进的蚁群算法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 改进算法求解TSP问题 | 第32-33页 |
| 3.3 改进算法的性能分析 | 第33-41页 |
| 3.3.1 TSP问题的仿真实验与对比 | 第33-35页 |
| 3.3.2 中国实际问题的仿真实验与对比 | 第35-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 六盘水市旅游线路的优化研究 | 第43-58页 |
| 4.1 数据的采集 | 第43-48页 |
| 4.2 六盘水市旅游节点筛选的计算 | 第48-49页 |
| 4.3 旅游线路的组合优化 | 第49-56页 |
| 4.3.1 已知旅游节点 | 第49-54页 |
| 4.3.2 已知限制条件 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 结论 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 在校期间科研成果 | 第63-64页 |
| 附录1 中国旅行商问题101个城市的经纬度 | 第64-67页 |
| 附录2 基本蚁群算法求解TSP问题源代码 | 第67-69页 |
