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题名面向农业旅游的人工智能路线规划算法应用研究
被引量：1
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作者
王润
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机构
无锡城市职业技术学院旅游学院
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出处
《湖北农业科学》
2022年第23期173-179,共7页
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文摘
传统应用于旅游路线规划的蚁群算法和遗传算法都存在一定的缺陷,对算法的精度影响较大。为解决该问题,提出了蚁群-遗传(Ant colony-genetic algorithm,AC-GA)融合算法。两种算法互补可有效弥补各自的缺陷,在旅游路线寻优中发挥其最大优势。并以江苏省某县的15个景点为例,采用Matlab软件进行仿真模拟,对算法的性能进行了验证。结果表明,在同一参数设置条件下,采用AC-GA融合算法寻到最优路径时的迭代次数远低于传统的蚁群算法,收敛速度更快;AC-GA融合算法输出的最优路线长度比传统蚁群算法短2457.7553 km;其在10次试验过程中的迭代次数平均为51,比传统算法少68.9%;搜索时间平均为9.01 s,比传统算法少79.7%。综上,AC-GA融合算法的性能优于传统算法,适用于农业旅游路线的规划研究。
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关键词
遗传算法
蚁群算法
ac-ga融合算法
农业旅游
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Keywords
genetic algorithm
ant colony
ac-ga fusion algorithm
agricultural tourism
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分类号
TP3-05
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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