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...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。展开更多
文摘针对迭代局部搜索(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。
