申请/专利权人：武汉理工大学

申请日：2019-09-16

公开（公告）日：2024-07-02

公开（公告）号：CN110766195B

主分类号：G06Q10/047

分类号：G06Q10/047;G06Q50/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.02#授权;2020.03.03#实质审查的生效;2020.02.07#公开

摘要：本发明涉及一种基于游客需求的景区内部旅游路径规划方法，该方法包括以下步骤：先构建游客需求模型，在正常客流下根据游客需求给出景点方案推荐及旅游路径静态规划，在高峰客流下根据游客需求给出景点方案推荐及旅游路径动态规划。本发明能够为用户提供便捷、舒适、省时省力省心的出行体验，弥补现有旅游信息服务不足及缺陷，提升旅游满意度。

主权项：1.一种基于游客需求的景区内部旅游路径规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：先构建游客需求模型，在正常客流下根据游客需求给出景点方案推荐及旅游路径静态规划，在高峰客流下根据游客需求给出景点方案推荐及旅游路径动态规划；构建游客需求模型，包括以下步骤：先采用LDA模型挖掘和分析游客需求信息，采用Kano模型构建旅游需求模型，并对游客需求进行分类和排序分析；在正常客流下根据游客需求给出景点方案推荐，包括以下步骤：在获取景点和景点相关属性、游客和游客相关属性信息后，据此建立一个总景点库，其中，景点按照游览主题分为主题子库；以游客需求作为约束函数，选取必玩景点为必选节点，非必玩景点为可选节点，根据游客需求确定起点和终点，必玩景点人气特殊赋值，利用改进后的Dijkstra算法，找出所需景点方案；所需景点方案包括人气最佳方案、景点最多方案、当前推荐方案，当前推荐方案是指各景区在当前季节情况下最佳的旅游路线，根据当前季节和景区内的活动，给出旅游路线；对于景点最多方案，根据游客需求调取主题子库，重新建立景点库；以游客需求作为约束函数，游客需求包括游客需求游览时间、游客需求总费用、游客必玩景点库，景点总个数为因变量，选取景点库内的景点使方案达到景点总个数最多，此时为景点最多方案；对于人气最佳方案，根据游客需求调取主题子库，重新建立景点库，以游客需求作为约束函数，景点总人气度为因变量，游客需求包括：游客需求游览时间、游客需求总费用、游客必玩景点库，利用改进后的Dijkstra算法使方案达到总人气度最大，此时为人气最佳方案；具体步骤如下：1）选取景点库内的景点人气作为节点权值，将节点权值倒数赋值到进入景点的路段上，作为路段权值；2）,i=2,3,…,n，分别表示起始点O的判别标号为0，连接节点1的其他节点标号为无穷大；3）若，否则，，其中，上式中为游客需求必玩景点库，为到i的路权，为第步标号前点的标号，为最小标号所对应的节点号，为与点不相邻点的标号；在找出最小临时标号时，给点标上标号：，第步标号结束；4）当所有节点中没有标号，算法结束，得到从起点到其他各点的最短路权，否则返回步骤3）；5）若，则去除Qn对应的节点，返回步骤1）， （1）公式（1）中，为最小人气度；；为第个节点的人气度；若，则去除Un对应的收费节点返回步骤1），否则算法结束，得到从起点1到其他各点满足约束函数的最短路权 （2）公式（2）中，为收费节点最小人气度；；us为第个收费节点的人气度；6）最后进行最短径路辨识，得到人气最佳景点方案；规划结果取值要满足约束函数： （3）公式（3）中，为方案总旅游时间；为游客需求游览时间；为景点间的平均出行时间；为景点平均游览时间；为方案总费用；为游客需求总费用；为第景点的费用；为方案景点库；在正常客流下根据游客需求静态规划路径，包括以下步骤：根据景点方案和路段属性建立一个路段库，其中，路段属性包括路段长度、人气度、休闲区和便利店个数，利用改进后的Dijkstra算法，将路段属性作为路段权值，找出不同层次旅游路径，包括路径最短、路径风景最佳、服务便利性最佳的三种路径；在高峰客流下根据游客需求给出景点方案推荐，包括以下步骤：在获取景点和景点相关属性、游客和游客相关属性信息后，据此建立一个总景点库，其中，景点按照游览主题分为主题子库；以游客需求作为约束函数，选取必玩景点为必选节点，非必玩节点为可选节点，根据游客需求确定起点和终点，必玩景点人气特殊赋值，利用改进后的Dijkstra算法，找出所需景点方案；所需景点方案包括人气最佳方案、景点最多方案、当前推荐方案，当前推荐方案是指各景区在当前季节情况下最佳的旅游路线；在高峰客流下根据游客需求动态规划路径，包括以下步骤：以景点满意度最大、景点间路径时间最短、景点拥挤度最低为优化目标，考虑包括但不限于游客参观景点个数、游览时间的约束条件，基于模糊折衷规划技术和改进的Floyed算法建立多目标景区动态线路规化模型；动态路径规划分为模式A和模式B，模式A步骤如下：1游客在景点I1游玩结束后，选取折衷值最大的景点I2建议游客前往，折衷值由拥挤参数Gi、景点人气度、景点费用计算；拥挤参数为： 其中，为第个景点的拥挤参数；为第个景点的排队时长；为景点间的出行时间；2重复步骤1直至终点C；模式B的步骤如下：1利用Floyed算法，从起点O开始，以游客需求作为三目标模糊折衷规划路径，游客需求包括游客需求游览时间、方案总费用和景点人气；2游客在景点I1游玩结束后，计算剩余游玩时间，以游客需求作为约束函数，采用模糊折衷规划技术规划剩余路径，选取相邻景点建议游客前往；3重复步骤2直至终点C。

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百度查询： 武汉理工大学 一种基于游客需求的景区内部旅游路径规划方法

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