李磊 张延星 谢超

摘  要： 传统的乡村旅游线路规划方法存在进化速度慢的缺点，导致搜索速度慢，为此提出一种基于蚁群优化算法的乡村旅游线路规划方法。在建立蚁群优化算法模型的基础上，针对拥堵状态和非拥堵状态分别优化信息素更新策略，对最优线路求解，完成基于蚁群优化算法的乡村旅游线路规划方法的设计。通过对比实验，与模拟退火算法、基本蚁群算法作比较。实验结果表明，提出的蚁群优化算法因在每次迭代中优化信息素更新策略，明显提高了搜索速度，且缓解了景点拥堵情况。

关键词： 蚁群优化算法; 旅游线路规划; 信息素更新; 线路规划模型; 旅游线路设计; 最优路径

中图分类号： TN911.1?34; TP311                     文献标识码： A                  文章编号： 1004?373X（2020）17?0115?04

Abstract： The traditional rural tourism route planning method has the disadvantage of slow evolution speed， which leads to slow search speed. Therefore， a rural tourism route planning method based on ant colony optimization algorithm is proposed. The model of ant colony optimization algorithm is established. On the basis of the model， the pheromone update strategy is optimized for dealing with both the congestion state and non?congestion state， and the optimal route is solved， so as to complete the design of rural tourism route planning method based on ant colony optimization algorithm. The proposed method is compared with simulated annealing algorithm and basic ant colony algorithm in the comparative experiments. The results show that the ant colony optimization algorithm proposed in this paper can obviously raise the search speed and alleviate the congestion of scenic spots because the pheromone update strategy is optimized in each iteration.

Keywords： ant colony optimization algorithm; tourism route planning; pheromone update; route planning model; tourism route design; optimal path

0  引  言

隨着人们生活水平的提高，越来越多的人选择旅游作为放松方式之一，旅游产业随之得到了发展。旅游产业不仅可以加速区域之间的资金流转，还可以创造高效的消费模式，带动周边地区的经济发展[1]。为带动农村经济发展，国家大力支持乡村文化旅游产业，针对乡村旅游线路规划问题开展研究，对于促进乡村旅游的发展十分重要。现有的旅游线路规划方法仍然存在所得线路非最优、搜索时间长的缺点，需要对其作进一步研究[2]。在旅游线路规划的研究中，为寻找最优线路，很多研究者均采用蚁群算法。然而，蚁群算法存在搜索时间长、易于停滞的缺点，需要对其作进一步优化[3]。近年来，蚁群优化算法被广泛应用在各个领域中，很好地改进了蚁群算法的不足[4]。……