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探讨旅游行程规划系统中遗传算法的运用
摘要：以增强用户的旅游体验为目的,通过遗传算法来研究现有旅游系统中的行程规划模块。基于实际需求,深入挖掘遗传算法的原理,以期通过改进遗传算法,能有效的改善现有旅游系统服务体验。最后,对旅游行程规划系统的体系架构进行了设计,从而为旅游行程规划系统的设计提供一定的指导和建议。
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一、引言
目前,留随着旅游信息化的极速发展,游客对于旅游行程中路线规划的需求日益迫切。行程路线规划目的是确定最优或者近似最优并兼顾人性化和合理化为目标的旅游行程路线。遗传算法是一种参照生物在大自然中“适者生存、劣者淘汰”的思想为依据，以寻求全局最优解为目的的数学方法[1]。此算法的流程是,先根据建立的模型,对求解问题进行编码,生成一个随机遗传种群然后通过对选择概率和适应函数进行选择性复制、交叉、变异来验证解是否满足适应性评估,使用上一代种群的信息来产生下一代，不断迭代,使得解的质量越来越好。直到收敛至局部或者全局最优解。所以,该算法较其他算法来说,因具有多任务搜索、随机性强、易扩展性，常与其他算法结合，解决复杂性问题等特点，在大数据、人工智能等多个领域得到了广泛的应用[2]。但是遗传算法也存在易早熟、和陷入局部收敛,多约束条件和多目标问题无法妥善解决等不足。
二、遗传算法在旅游行程规划的优化策略
所以针对遗传算法的缺点，求解TSP实际应用问题时，常常加以改进，增强其寻优能力。首先,从上述算法的流程可知,遗传算法的主要组成部分包括（1）编码方式。（2）适应度函数，利用适应度函数计算每个种群个体是否满足优先化原则（3）遗传操作,常用的遗传操作算子有选择算子、变异算子、交叉算子，在种群染色体不满足优化操作的背景下，用此操作形成新一代种群。（4）不断迭代，直至达到终止条件。所以,基于遗传算法的思想及影响因子,以及结合用户对出行时间、出行方式、预算费用和个人偏好等的要求,以及TSP问题的最短路径目标,通过改进遗传算法,以期满足用户的个性化需求。
图1系统框架图
改进遗传算法的方法如下：（1）根据实际问题描述,对行程规划系统的需求进行分析，研究多目标约束的TSP问题模型，将改进的遗传算法应用于行程规划模型。
(2）在遗传算法生成初始种群时,将贪心策略与之融合,以期改变初始种群适应度不高的情况,可以有效优化初始种群。
(3）经过不断实验,结合当前种群进化情况来看，遗传算法中的交叉算子和变异算子对遗传算法的性能影响是巨大的。所以基于实际需求,针对多目标约束条件可对自适应参数进行不同程度的调节[3]。
实验分析表明,当种群规模逐渐增大时，改进的遗传算法对于改善陷入局部最优解的问题,寻优效果较好。
三、旅游行程规划系统架构设计
目前,国内大多数的旅游行程规划平台在对逻辑架构进行设计开发的过程中,主要包括应用层、客户层、数据层3层架构。客户层主要负责旅游行程规划平台的前端页面展示，可以直观的查看各类兴趣点的位置、行程规划结果、交通信息等，本平台以游客体验为设计目标，旨在为游客提供全程信息数字化的服务。应用层主要负责整个旅游平台的业务逻辑实现,由servlet根据用户在视图层的请求，通过调用一定的业务模型进行相应的操作,并且和数据层交互并获取数据库中的数据,也可以将需要存储的业务数据传输给数据层进行数据持久化。数据层主要负责数据的访问和存储[4]。
在整个架构中,根据系统功能需求分析，在标准三层架构上稍做改动实现具体的管理操作,包括硬件、软件服务、系统模块以及系统功能等方面。如业务层展示了系统的主要功能模块，遗传算法的运行，谷歌地图第三方应用接口的连接，数据层存储整个旅游系统的基础旅游服务数据并通过JDBC与数据库进行交互。整个系统设计框架采用较为前沿的技术，保证系统性能稳定,总体框架如图1所示。
四、总结
本文从用户的旅行体验出发,对现有旅行系统中的行程规划模块进行研究。通过研究遗传算法来优化TSP旅行商问题,以期能得到更好的行程体验,为游客提供的旅游服务。
参考文献：
[1]于莹莹,陈燕,李桃迎.改进的遗传算法求解旅行商问题[J].控制与决策,2014,29(8):1483-1488.
[2]陈佳敏.智慧旅游系统的设计和实现[D].南京:南京邮电大学,2017.
[3]吴军,严丽娜.基于改进的遗传算法求解旅行商问题[J].中小企业管理与科技(下旬刊),2017(3):96-98.
[4]易水强.基于改进的遗传算法的城市内自助游行程规划系统研究[D].杭州:中国计量学院,2014.
闫茹.遗传算法在旅游行程规划系统的应用研究[J].计算机产品与流通,2020(07):115.
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