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最佳旅游路线设计方案样本.doc

上传人:天**** 文档编号:4738777 上传时间:2024-10-11 格式:DOC 页数:15 大小:349.50KB
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最佳旅游路线设计方案 15 2020年4月19日 文档仅供参考,不当之处,请联系改正。 最佳旅游路线设计方案 作者:吴渊、张文艳、周子晗 摘要:主办方为参加会议的代表安排了旅游,初步设想了五条线路,可是由于代表们的日程不同;还有后面出现的代表们的旅游意向;各景点的天气状况;在这些条件的影响下, 需要主办方根据不同的情况设计出不同的旅行路线。而且要求设计出的路线花钱少,游览的景点多。 在提出的几个问题中,分别利用了穷举法、图论中Hamilton图的性质,营销员推销路线模型,并尝试对附录表中的数据进行统计,处理之后取舍路线。经过特定的处理之后,问题之间会出现相似的解题模型,最后利用LINGO和逐步搜寻最优的方法得出结果。 问题的重述:主办方初步提出的参考路线如下: 一号线:成都→九寨沟、黄龙; 二号线:成都→乐山、峨嵋; 三号线:成都→四姑娘山、丹巴; 四号线:成都→都江堰、青城山; 五号线:成都→海螺沟、康定;每条线路中的景点能够全部参观,也能够参观其中之一。不但如此,一起参观景点的人数越多,每人承担的费用也会越小。 第一问和第三,四,五问中都要求在有限的10天内游览的景点多,而且花费少。可是问题三中有100个代表对五条路线的意愿限制, 问题五中又添加了未来10天之内各个景点的天气情况。在第四问中,依然有100个代表的意愿限制,可是前五十个代表先去,后五十个四天之后再去。第二个问题中每一个景点都游玩一次,有充分的时间,要求设计出交通费用最少的路线。 问题的假设: 1. 整个旅行过程的乘车方式都为汽车,每天的食宿费一定,都为100元。 2. 任意两个景点都能够直达,一个景点只游玩一次,在一个景点至少花一天的时间游完,经过大量的常规旅游行程统计,确定了在各个景点所需的游玩时间。 3. 到达景点之间的行车时间都不超过一天,且计入要到达景点的游玩时间内。 4. 由于有些景点之间的乘车价钱没有搜集到具体数据,因此我们按0.2元/公里计算。 5. 根据所查询的各景点资料得知,丹巴、康定是包含多个景点的地区,因此这两个景区总的旅行票价是当地有名景点的票价之和。 6. 对代表们的旅游意愿赋值,去的为1,不去的为-1,无所谓的为0. 若路线中含有她们不愿意去的路线,她们就不参加旅行。 引入参量: i , j………………..分别表示路线中的所有景点(i,j =0…10) X(i , j)…………….表示从景点i到景点j P j………………..表示景点j的票价 A(i , j)…………….表示景点i到景点j的距离 D j………………..表示在景点j的游玩时间 相关数据搜寻结果: 编号 景点(i,j) 门票(Pj) 游玩时间(Dj) 各景点到成都的距离 1 九寨沟 220元 2天 434公里 2 黄龙 200元 1天 414公里 3 乐山 70元 1天 139公里 4 峨眉山 120元 1天 172公里 5 四姑娘山 210元 1天 254公里 6 丹巴 40元 1天 364公里 7 都江堰 60元 1天 66.1公里 8 青城山 60元 1天 77.1公里 9 海螺沟 80元 2天 307公里 10 康定 85元 2天 330公里 0 成都 0元 0天 0公里 各景点之间路程 L(i,j):(公里)两景点的往返路程相同 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 0 170 573 615 546 655 440 450 742 765 2 170 0 550 580 458 568 353 362 716 742 3 573 550 0 44.5 384 466 202 209 353 377 4 615 580 44.5 0 418 412 230 241 300 322 5 546 458 384 418 0 109 192 202 299 248 6 655 568 466 412 109 0 308 311 193 143 7 440 353 202 230 192 308 0 15.1 367 390 8 450 362 209 241 202 311 15.1 0 304 327 9 742 716 353 300 299 193 367 304 0 105 10 765 742 377 322 248 143 390 327 105 0 问题的分析: 1. 由于旅行时间和在各个景点所需游玩时间的限制,代表们只能游览部分景点,而且最多去八景点。利用穷举法,从出发点开始搜索,距离最短的景点列入路线中,再依次类推的方法搜索其它景点,有根据时间的限制,搜索出一条路线最短的方案。 2. 在一个月的时间内,代表们能够将所有的景点游完,则旅游的路线能够构成一个Hamilton图,所求问题即是使各边权之和最小,符合营销员推销路线模型。 3. 100个代表对主办方初步提供的五条线路意愿用1,-1,0赋值之后,根据我们对附表1的处理(100个代表对每条路线的满意度求和;统计出每条路线中一定去的人数),结果的正负成为取舍该路线的决定因素。之后便得到初步的游览景点,将路线2和4淘汰,去掉了3,4,7,8这四个景点,其余6个景点的游览时间小于10天。 参加旅游的人数并非为100个,减掉了一定去2和一定去4路线的人数,剩余的便是参加旅游的人数。 转化之后,此次旅行的费用求解与问题1相似。 4. 主办方在此问题中能够设计两条路线,初步的处理方法与3相同,只是把前50个人的意愿整体处理,得出她们这条路线包括那些景点,人数计算同上题一样。后50个人以同样的方法解决,主办方安排的这次旅游总花费,有这两个不同路线的旅行花费构成。而每一部分的费用计算同问题1类似。 5. 这个问题中由于天气的原因,原来设计的路线会被改动。例如:假设原定路线中,第一天去九寨沟,可是第一天九寨沟一定下雨,主办方就把第一天定为去黄龙(下雨的概率小于等于50%);如果第二天有两个下雨概率小于等于50%的景点,就选那个离第一天所游景点最近的那个,依次选定后就会形成新的路线。可是新的路线并不是最优化的路线,因此会造成一定的损失费。 新路线的费用计算根据景点的花费水准(票价,路费,食宿费)确定下来,新路线所需费与最优化费用之差就是损失费。 模型的建立: 1. 一个人在这次旅行中花费S的最少,能够表明总的花费最少。费用包括三个部分,即景点票价,路费,食宿费。若从i到达j景点并游玩,则需花费x(i , j)*(Pj+A(i , j) ). min= st. U(i)-u(j)+9x(I,j)<=8 2. 根据Hamilton图的特点, Min= st. U(i)-u(j)+11x(I,j)<=10 3. 路线中的景点经过重新编号后包括:1九寨沟,2黄龙,3四姑娘山,4丹巴,5海螺沟,6康定。2路线一定去的人数是12,4路线一定去的人数是14,则参加旅游的人数是100-26=74人。 min=74 st. U(i)-u(j)+7x(I,j)<=6 4. 前50人选择的路线中经过重新编号的景点包括:1四姑娘山,2丹巴,3海螺沟4康定,去的人数50-7-8-7=28人。 min=28 st. U(i)-u(j)+5x(I,j)<=4 后50人选择的路线中经过重新编号的景点包括:1九寨沟,2黄龙,3青城山,4都江堰,去的人数50-4-7-7=32人。 min=32 st. U(i)-u(j)+5x(I,j)<=4 5.路线中的景点如下: 1九寨沟,2黄龙,3四姑娘山,4丹巴,5海螺沟,6康定。 Step1,搜寻出第一天以上景点下雨概率小于等于50%的有:2,4,5,6.选取其中离成都最近的一个即4(丹巴)。 Step2, 搜寻出第二天没有去过的以上景点下雨概率小于等于50%的有:6康定。 Step3, 搜寻出第三天没有去过的以上景点下雨概率最小的有:3四姑娘山和5海螺沟。距离康定较近的是5海螺沟。 Step4,由于在海螺沟游玩2天,搜寻出第五天没有去过的以上景点下雨概率小于等于50%的有:1九寨沟,2黄龙。距海螺沟较近的是3四姑娘山。 Step5,四姑娘山距黄龙较近,且第六天不下雨,因此选2黄龙。则最后一站去1九寨沟。 模型的结果: 1. 第一题的路线(总距离为1123.7公里,耗时10天,每个人总费用为1950元): 成都--都江堰—青城山—四姑娘山—丹巴—康定 —海螺沟--峨眉山—乐山—成都 2. 第二题的路线(总距离为1972.6公里,耗时13天,每个人总费用为2840元): 成都—九寨沟—黄龙—都江堰—青城山—四姑娘山 —丹巴—康定—海螺沟--峨眉山—乐山—成都 3. 第三题的路线(总距离为1684公里,耗时9天,每个人总费用为2072元): 成都—海螺沟—康定—丹巴—四姑娘山 --黄龙—九寨沟—成都 4. 第四题的路线(可分为两条路线): 第一条路线(总距离为918公里,耗时6天,每个人总费用为1354元): 成都—四姑娘山—丹巴—康定—海螺沟—成都 第二条路线(总距离为1005.2公里,耗时5天,每个人总费用为1241元): 成都—都江堰—青城山—黄龙—九寨沟—成都 5. 第五题的路线(总距离为1931公里,耗时9天,每个人总费用为2121元,改变路线造成损失49元): 成都—丹巴—康定—海螺沟—四姑娘山 --黄龙—九寨沟—成都 结果评价: 每一个问题的结果都是在一些特定的假设条件下得出,假设的条件缺少很强的合理性,比如在第三题以及后面的一些路线中出现代表们不愿意去的地点,她们就不参加这次旅行.。在实际情况中,这是不合理的假设,可是由于将问题简化,才提出这样的假设.。而且条件中有去的人越多,每个人所承担的费用越少,这一条件在模型中并没有得到体现。详细的资料搜寻为结果提供了可靠的数据保障,所得每条路线中显示了费用,耗时,和路程。总体上所得结果还是具有很大的参考性。 附件的处理: 一号线 二号线 三号线 四号线 五号线 1 1 -1 -1 0 0 2 0 1 -1 1 -1 3 0 -1 0 1 -1 4 0 0 0 -1 0 5 0 -1 1 -1 0 6 0 0 0 0 0 7 0 0 1 0 0 8 1 -1 0 -1 0 9 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 1 11 0 0 1 -1 0 12 -1 1 0 -1 1 13 -1 1 0 0 0 14 0 0 0 0 -1 15 0 0 1 0 0 16 0 -1 0 0 1 17 0 0 0 1 0 18 -1 0 0 0 0 19 -1 -1 0 0 0 20 0 0 0 0 0 21 0 0 0 -1 -1 22 0 -1 -1 0 0 23 0 0 -1 0 0 24 0 1 0 0 1 25 0 0 0 0 0 26 0 -1 0 0 -1 27 0 0 1 0 0 28 0 0 0 1 0 29 1 0 0 -1 0 30 0 0 0 0 0 31 0 1 0 0 1 32 0 0 0 -1 -1 33 0 0 -1 -1 0 34 0 0 0 0 0 35 -1 -1 0 0 0 36 -1 1 0 -1 1 37 0 0 0 0 0 38 1 -1 1 0 0 39 1 1 0 0 0 40 0 0 0 0 0 41 0 -1 0 1 0 42 -1 0 0 -1 0 43 0 0 1 1 0 44 -1 -1 0 0 0 45 0 -1 -1 0 1 46 0 0 1 0 0 47 1 0 0 -1 0 48 0 1 -1 0 -1 49 1 0 0 1 0 50 -1 0 0 0 1 51 1 -1 1 0 0 52 0 0 0 1 -1 53 0 0 0 -1 0 54 1 0 1 0 0 55 0 -1 0 0 0 56 0 1 0 0 -1 57 0 0 0 1 0 58 0 -1 0 0 0 59 1 0 0 0 1 60 0 0 -1 0 1 61 1 0 0 0 0 62 0 -1 1 -1 0 63 0 1 0 1 0 64 0 1 0 -1 0 65 -1 0 0 0 -1 66 0 0 0 1 0 67 0 -1 -1 0 -1 68 0 0 1 0 0 69 0 0 0 0 0 70 1 0 0 0 1 71 0 0 0 0 0 72 -1 -1 0 -1 0 73 0 0 0 0 0 74 1 0 -1 0 1 75 0 -1 0 0 0 76 0 0 0 1 1 77 0 0 0 0 0 78 -1 0 -1 0 0 79 -1 0 0 0 1 80 0 1 0 0 0 81 0 -1 0 0 0 82 1 0 -1 0 0 83 0 0 0 0 -1 84 -1 0 0 1 0 85 0 0 0 1 -1 86 0 0 1 0 0 87 0 0 0 0 0 88 1 0 0 0 1 89 1 0 0 0 0 90 0 0 0 0 -1 91 0 0 -1 0 0 92 1 0 0 0 0 93 0 0 -1 -1 0 94 0 0 0 -1 0 95 1 0 1 -1 0 96 0 0 0 0 0 97 0 -1 0 0 0 98 1 0 0 1 0 99 0 0 -1 0 0 100 1 0 1 -1 -1 6 -10 0 -5 0 一定去的人数 20 12 15 14 15 前50个代表意愿处理: 后50个代表意愿处理: 一号线 二号线 三号线 四号线 五号线 51 1 -1 1 0 0 1 -1 -1 0 0 52 0 0 0 1 -1 0 1 -1 1 -1 53 0 0 0 -1 0 0 -1 0 1 -1 54 1 0 1 0 0 0 0 0 -1 0 55 0 -1 0 0 0 0 -1 1 -1 0 56 0 1 0 0 -1 0 0 0 0 0 57 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 58 0 -1 0 0 0 1 -1 0 -1 0 59 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 60 0 0 -1 0 1 0 0 0 0 1 61 1 0 0 0 0 0 0 1 -1 0 62 0 -1 1 -1 0 -1 1 0 -1 1 63 0 1 0 1 0 -1 1 0 0 0 64 0 1 0 -1 0 0 0 0 0 -1 65 - 1 0 0 0 -1 0 0 1 0 0 66 0 0 0 1 0 0 -1 0 0 1 67 0 -1 -1 0 -1 0 0 0 1 0 68 0 0 1 0 0 -1 0 0 0 0 69 0 0 0 0 0 -1 -1 0 0 0 70 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 71 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 72 -1 -1 0 -1 0 0 -1 -1 0 0 73 0 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 74 1 0 -1 0 1 0 1 0 0 1 75 0 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 76 0 0 0 1 1 0 -1 0 0 -1 77 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 78 -1 0 -1 0 0 0 0 0 1 0 79 -1 0 0 0 1 1 0 0 -1 0 80 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 81 0 -1 0 0 0 0 1 0 0 1 82 1 0 -1 0 0 0 0 0 -1 -1 83 0 0 0 0 -1 0 0 -1 -1 0 84 -1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 85 0 0 0 1 -1 -1 -1 0 0 0 86 0 0 1 0 0 -1 1 0 -1 1 87 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 88 1 0 0 0 1 1 -1 1 0 0 89 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 90 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 91 0 0 -1 0 0 0 -1 0 1 0 92 1 0 0 0 0 -1 0 0 -1 0 93 0 0 -1 -1 0 0 0 1 1 0 94 0 0 0 -1 0 -1 -1 0 0 0 95 1 0 1 -1 0 0 -1 -1 0 1 96 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 97 0 -1 0 0 0 1 0 0 -1 0 98 1 0 0 1 0 0 1 -1 0 -1 99 0 0 -1 0 0 1 0 0 1 0 100 1 0 1 -1 -1 -1 0 0 0 1 -5 -1 0 -1 -2 -5 1 -5 1 7 8 7
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