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题名面向旅游行程规划的交互式多智能体遗传算法
被引量：7
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作者
陆青
梁昌勇
黄永青
张俊岭
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机构
合肥工业大学计算机网络系统研究所
铜陵学院计算机系
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2008年第11期3311-3313,共3页
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基金
国家自然科学基金重点资助项目(70631003)
国家自然科学基金资助项目(70771037)
国家教育部重点研究资助项目(107067)
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文摘
结合多智能体技术和交互式遗传算法,提出了一种面向旅游行程规划问题的交互式多智能体遗传算法。算法通过让固定在网格上的智能体展开进化和竞争行为来寻找满意行程。在算法每代中,用户只需评价选择一个当代最优智能体,就可计算得到当代所有智能体的能量,减少了评价次数,有效缓解了用户在评价过程中的疲劳问题。仿真实验验证了该算法在解决旅游行程规划问题中的可行性和有效性,并对问题规模表现出很好的可伸缩性。
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关键词
交互式遗传算法
多智能体
用户疲劳
旅游行程规划
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Keywords
interactive genetic algorithm
multi-agent
human fatigue
travel itinerary planning
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于ACO的智能终端旅游行程规划系统设计
被引量：6
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作者
睢先先
宋夫华
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机构
中国计量学院机电工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第9期231-234,300,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61272315)
国家科技部创新基金项目(10C26213304114)
浙江省科技厅国际合作专项(2012C24030
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文摘
旅游行程规划对自助游客来说是一件非常繁琐的事情。针对该问题,对行程规划模型、行程规划算法和实现方案进行研究,构建城市内的旅游行程规划服务平台。结合蚁群优化ACO(Ant Colony Optimization)算法、百度地图API、Android开发、Web Service和JSON等技术,改进ACO算法,实现了基于Android智能终端的城市内自助游行程规划系统。实验结果表明,实现的智能终端行程规划系统在城市区域内的旅游行程规划方面具有规划效率高、规划结果合理、信息展示直观、使用方便等优点,具有一定的推广价值。
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关键词
旅游行程规划
ACO算法
百度地图Android平台
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Keywords
Travel itinerary planning Ant colony optimisation Baidu map Android platform
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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