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旅游線路設(shè)計和比對問題的模型-預(yù)覽頁

2025-04-19 01:08 上一頁面

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【正文】 121 接著,結(jié)合假設(shè)(4),不妨設(shè)景點類型的量化值分別為:景點類型人文風(fēng)景歷史自然量化值1111 在確定景區(qū)規(guī)模(游歷時間)的量化值時,結(jié)合大眾的心理,不妨設(shè)它們的量化值分別為:景區(qū)規(guī)模(游歷時間)大中小量化值131 最后,確定景點開發(fā)時間的量化值,經(jīng)分析后我們不妨設(shè)傳統(tǒng)景點的量化值為較新景點的量化值為新景點的量化值為1。同理,考慮對五指山與保寧進行一日游,對博鰲與瓊海進行一日游,對萬寧與陵水進行一日游。設(shè)決策變量,i=1,2,4,6,7,13,14,15,18 于是問題可以歸結(jié)為下面的線性01規(guī)劃問題 St.將上述線性01規(guī)劃問題帶入具體數(shù)據(jù)簡化為:(約束條件同上 )其中第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低高于15個小時,第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低于9個小時,第3個條件是保證每天游覽的景點不少于3個,第4個條件是保證每個景點至多游覽一次。設(shè)決策變量,i=23,26,27,29,45 于是問題可以歸結(jié)為下面的線性01規(guī)劃問題St.將上述線性01規(guī)劃問題帶入具體數(shù)據(jù)簡化為:(約束條件同上 )其中第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低高于15個小時,第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低于9個小時,第3個條件是保證每天游覽的景點不少于3個,第4個條件是保證每個景點至多游覽一次。設(shè)決策變量,i=71,63,70,72,69于是問題可以歸結(jié)為下面的線性01規(guī)劃問題,并帶入具體數(shù)據(jù)簡化為: St. 其中第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低高于15個小時,第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低于9個小時,第3個條件是保證每天游覽的景點不少于3個,第4個條件是保證每個景點至多游覽一次。設(shè)決策變量,i=92,93,56,90,91于是問題可以歸結(jié)為下面的線性01規(guī)劃問題,并帶入具體數(shù)據(jù)簡化為: Minz4=2*(x92*120+120*x93+20*x56+20*x90+10*x91St. 其中第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低高于15個小時,第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低于9個小時,第3個條件是保證每天游覽的景點不少于3個,第4個條件是保證每個景點至多游覽一次。設(shè)決策變量,i=96,95,37,34,41,33 于是問題可以歸結(jié)為下面的線性01規(guī)劃問題,并帶入具體數(shù)據(jù)簡化為:Minz5=2 (x96*100+x95*35+x37*45+x34*(15+10)+x41*(20+110)+x33*(15++35))St. 其中第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低高于15個小時,第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低于9個小時,第3個條件是保證每天游覽的景點不少于3個,第4個條件是保證每個景點至多游覽一次。(2)由于海口與瓊山之間的距離相對來說較近,我們在此仍然可以考慮對??谂c瓊山進行一日游。設(shè)決策變量,i=3,11,2,13,9,16,18于是問題可以歸結(jié)為下面的線性01規(guī)劃問題,并帶入具體數(shù)據(jù)簡化為: St其中第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低高于15個小時,第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低于9個小時,第3個條件是保證每天游覽的景點不少于3個,第4個條件是保證每個景點至多游覽一次。設(shè)決策變量,i=23,26,27,29,45 于是問題可以歸結(jié)為下面的線性01規(guī)劃問題,并帶入具體數(shù)據(jù)簡化為:Minz7=2*(x28*0+x26*20+x29*(0+15)+x47*(25+20)+x45*(88+25))St. 其中第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低高于15個小時,第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低于9個小時,第3個條件是保證每天游覽的景點不少于3個,第4個條件是保證每個景點至多游覽一次。設(shè)決策變量,i=69,70,58,67,59于是問題可以歸結(jié)為下面的線性01規(guī)劃問題,并帶入具體數(shù)據(jù)簡化為: St. 其中第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低高于15個小時,第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低于9個小時,第3個條件是保證每天游覽的景點不少于3個,第4個條件是保證每個景點至多游覽一次。設(shè)決策變量,i=92,93,56,90,91于是問題可以歸結(jié)為下面的線性01規(guī)劃問題,并帶入具體數(shù)據(jù)簡化為: Minz9=2*(x92*120+120*x93+20*x56+20*x90+10*x91St. 其中第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低高于15個小時,第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低于9個小時,第3個條件是保證每天游覽的景點不少于3個,第4個條件是保證每個景點至多游覽一次。設(shè)決策變量,i=96,95,37,41,38 于是問題可以歸結(jié)為下面的線性01規(guī)劃問題,并帶入具體數(shù)據(jù)簡化為:Minz10=2 (x96*100+x95*35+x37*45+x38*(120+20)+x41*(15+110)St. 其中第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低高于15個小時,第1個條件是保證每天外出游玩的時間不低于9個小時,第3個條件是保證每天游覽的景點不少于3個,第4個條件是保證每個景點至多游覽一次。(3)同時, 鑒于地理位置的考慮,考慮對萬寧、博鰲以及瓊海地區(qū)設(shè)計為期二日游。B、對??诘貐^(qū)一日游的設(shè)計:首先,我們根據(jù)“海南旅游示意圖”,可以得出位于海口的高品質(zhì)景點網(wǎng)絡(luò)方位分布圖大致如下:水世界“羅馬劇場”海 口??跒I海公園萬綠園公園西海岸公園熱帶海洋世界在假設(shè)(7)的基礎(chǔ)上,我們可選定“水世界“羅馬劇場””為出發(fā)點,再查表知上圖中 “熱帶海洋世界”的綜合品質(zhì)指數(shù)排名最高,再觀察地圖得知它與上一個確定景點基本相鄰,故確定“熱帶海洋世界”為下一個確定景點。C、對萬寧、博鰲與瓊海地區(qū)二日游的設(shè)計:首先,我們根據(jù)“海南旅游示意圖”,可以得出位于文昌與瓊海的高品質(zhì)景點網(wǎng)絡(luò)方位分布圖大致如下:瓊 海官塘溫泉萬泉河漂流博 鰲博鰲旅游風(fēng)景區(qū)(亞洲論壇會址)萬寧興隆熱帶植物園東南亞風(fēng)情村東山嶺在假設(shè)(7)的基礎(chǔ)上,我們可選定“萬泉河漂流”為出發(fā)點,再查表知上圖中 “瓊海紅色娘子軍塑像”的綜合品質(zhì)指數(shù)排名最高,再觀察地圖得知它與上一個確定景點基本相鄰,故確定“瓊海紅色娘子軍塑像”為下一個確定景點?!艏淳C合上述我們設(shè)計出的生活享受旅游線路為:第一天:(三亞)接機晚上麗景魚療(自費)入住五星級酒店第二天:(三亞)南山文化旅游區(qū)亞龍灣蝴蝶谷天涯海角第三、四天:(萬寧、博鰲與瓊海)興隆熱帶植物園博鰲旅游風(fēng)景區(qū)(亞洲論壇會址)東山嶺第五天:(海口)熱帶海洋世界西海岸帶狀公園萬綠園公園??跒I海公園四、模型的誤差分析在運用層次分析法對各景點信息進行量化處理時,我們只是認為地設(shè)定了各信息的量化原則及比重,這具有一定的局限性。本模型在考慮設(shè)計旅游線路時,充分利用了網(wǎng)絡(luò)方位圖,并建立了相應(yīng)的線型規(guī)劃模型進行求解,這使得求解結(jié)果具有一般代表性,且精確度也較易得到保證。5*x1+3*x2+5*x4+3*x6+3*x7+2*x13+2*x14+2*x15+2*x18+x14*25/40+x18*20/40+x13*40/40+x2*25/90+x6*15/60=15。bin(x2)。bin(x13)。endB、model:sets:links:x。x27+x26+x23+x29+x45=3。bin(x29)。5*x71+3*x67+2*x72+*x69+2*x63+38/40*x67+12/40*x72+21/40*x63=15。bin(x72)。endsetsmin=2*(120*x92+120*x93+20*x56+20*x90+10*x91)。bin(x92)。bin(x90)。5*x96+5*x95+5*x37+3*x34+5*x41+2*x33=9。bin(x37)。end(二)風(fēng)景旅游特色線路設(shè)計程序如下:A、model:sets:links:x。x3+x11+x2+x13+x9+x16+x18=3。bin(x13)。endB、C、model:sets:links:x。x67+x69+x70+x58+x59=3。bin(x58)。3*x92+5*x93+3*x56+3*x91=15。bin(x93)。endE、model:sets:links:x。x96+x95+x37+x38+x41=3。bin(x38)。5*x96+5*x95+5*x37+5*x41+5*x38+35/40*x95+20/40*x37+10/40*x38+15/40*x41=15。bin(x95)。EndB、C、model:sets:links:x。x37+x36+x33+x63+x71+x68=3。bin(x63
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