基于ILS-CS优化算法的个性化旅游线路研究

TP301; 针对迭代局部搜索(iterated local search,ILS)算法求解旅游线路时间花费较长的问题,提出了一种ILS结合布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)的优化算法,来优化旅游线路的时间花费.该算法首先根据相关目标和约束采用ILS算法求解旅游景点及初始旅游线路,然后在满足旅游景点时间窗约束及景点总数不变的情况下采用CS算法进一步最小化旅游线路的时间花费.该研究获得的线路更符合旅游习惯,并且旅游时间花费更少.通过Daminaos数据集和桂林景点数据集进行验证,结果表明该优化算法相比于仅使用ILS算法所规划出的旅游线路,平均时间花费减少8％,更符合用户旅游选择习惯....

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Bibliographic Details
Published in计算机科学与探索 Vol. 10; no. 1; pp. 142 - 150
Main Authors 侯乐, 杨辉华, 樊永显, 李灵巧, 蒋淑洁
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 北京邮电大学自动化学院,北京100876%桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,广西桂林,541004 2016
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林,541004%桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004
Subjects
cuckoo search
旅游线路规划
带时间窗的定向问题
travel salesman problem with time windows
迭代局部搜索
trip itinerary planning
布谷鸟搜索
带时间窗的旅行商问题
orienteering problem with time windows
iterated local search
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ISSN1673-9418
DOI10.3778/j.issn.1673-9418.1503030

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Summary:TP301; 针对迭代局部搜索(iterated local search,ILS)算法求解旅游线路时间花费较长的问题,提出了一种ILS结合布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)的优化算法,来优化旅游线路的时间花费.该算法首先根据相关目标和约束采用ILS算法求解旅游景点及初始旅游线路,然后在满足旅游景点时间窗约束及景点总数不变的情况下采用CS算法进一步最小化旅游线路的时间花费.该研究获得的线路更符合旅游习惯,并且旅游时间花费更少.通过Daminaos数据集和桂林景点数据集进行验证,结果表明该优化算法相比于仅使用ILS算法所规划出的旅游线路,平均时间花费减少8％,更符合用户旅游选择习惯.
ISSN:1673-9418
DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.1503030