| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 旅游线路规划研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 蚁群算法研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 章节安排 | 第19-20页 |
| 2 相关研究理论及技术 | 第20-32页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 蚁群算法理论 | 第20-25页 |
| 2.2.1 蚁群觅食行为原理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 蚁群算法基本模型 | 第21-24页 |
| 2.2.3 蚁群算法优缺点 | 第24-25页 |
| 2.3 Android开发平台 | 第25-29页 |
| 2.3.1 Android体系结构 | 第25-26页 |
| 2.3.2 Android四大组件 | 第26-29页 |
| 2.4 SQ Lite数据库 | 第29-31页 |
| 2.4.1 SQLite结构 | 第29页 |
| 2.4.2 Android中的SQLite | 第29-31页 |
| 2.5 百度地图API | 第31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 旅游线路规划模型和优化方法 | 第32-42页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 旅行商问题（TSP）模型 | 第32-33页 |
| 3.3 旅游线路规划的挑战 | 第33-34页 |
| 3.4 旅游线路规划的模型 | 第34-37页 |
| 3.4.1 问题描述 | 第34-35页 |
| 3.4.2 数学模型 | 第35-37页 |
| 3.5 旅游线路规划的优化方法 | 第37-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于蚁群算法的旅游线路规划研究 | 第42-52页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 蚁群系统 | 第42-43页 |
| 4.3 改进的蚁群算法设计 | 第43-47页 |
| 4.3.1 启发式信息的定义 | 第43-44页 |
| 4.3.2 问题解的构建 | 第44-45页 |
| 4.3.3 局部信息素更新 | 第45页 |
| 4.3.4 全局信息素更新 | 第45页 |
| 4.3.5 改进算法的实现流程 | 第45-47页 |
| 4.4 算法编程与实验仿真 | 第47-51页 |
| 4.4.1 Java平台调用Matlab函数方法 | 第48-49页 |
| 4.4.2 实验仿真 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 Android终端的旅游线路规划系统设计与实现 | 第52-72页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 开发环境搭建 | 第52-53页 |
| 5.2.1 硬件配置 | 第52页 |
| 5.2.2 软件配置 | 第52页 |
| 5.2.3 软件运行环境 | 第52-53页 |
| 5.2.4 开发环境搭建 | 第53页 |
| 5.3 系统分析设计 | 第53-57页 |
| 5.3.1 系统架构 | 第53-55页 |
| 5.3.2 数据库设计 | 第55-57页 |
| 5.4 登录注册模块实现 | 第57-60页 |
| 5.4.1 欢迎界面 | 第58-59页 |
| 5.4.2 登录注册 | 第59页 |
| 5.4.3 菜单主界面 | 第59-60页 |
| 5.5 旅游线路规划模块实现 | 第60-67页 |
| 5.5.1 基本信息获取 | 第60-61页 |
| 5.5.2 景点信息展示 | 第61-62页 |
| 5.5.3 旅游线路规划 | 第62-64页 |
| 5.5.4 百度地图显示 | 第64-67页 |
| 5.6 其它功能模块实现 | 第67-68页 |
| 5.6.1 线路推荐 | 第67-68页 |
| 5.6.2 用户中心 | 第68页 |
| 5.7 系统测试 | 第68-70页 |
| 5.7.1 用户界面 | 第68-69页 |
| 5.7.2 功能模块 | 第69-70页 |
| 5.7.3 测试结果分析 | 第70页 |
| 5.8 本章小结 | 第70-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 引言 | 第72页 |
| 6.2 本文总结 | 第72-73页 |
| 6.3 研究展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 作者简历 | 第78页 |