最佳旅游线路-数学建模[]

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数学建模最佳旅游路线地选择模型

数学建模最佳旅游路线地选择模型

数学建模最佳旅游路线地选择模型引言:旅游是人们休闲娱乐、增长见闻的重要方式之一。

然而,选择旅游目的地时常常会面临如何评估不同地点之间的优劣以及如何确定最佳的旅游路线的问题。

为了解决这一难题,我们可以借助数学建模的方法,通过建立旅游路线地选择模型,帮助人们在众多选项中找到最佳的旅游路线。

一、问题描述:我们面临的问题是,在给定的旅游目的地中选择最佳的旅游路线。

假设旅游目的地共有n个,分别用D1、D2、…、Dn表示。

我们需要确定从起始地(称为S)到达终点地(称为E)的最佳路线。

二、模型建立:在建立模型之前,我们需要确定几个关键因素:1.每个旅游目的地之间的距离:我们可以通过地理或交通工具的信息来获取旅游目的地之间的距离。

2.每个旅游目的地的景点质量:我们可以通过用户评价、专家评分等手段来评估每个旅游目的地的景点质量。

3.旅游者的偏好:不同的旅游者对景点的偏好可能存在差异,例如有的人喜欢自然景观,有的人偏好历史文化。

我们可以通过问卷调查等方式了解旅游者的偏好。

基于以上因素,我们可以建立如下的旅游路线地选择模型:1.建立旅游目的地之间的距离矩阵:假设共有n个旅游目的地,则可以建立一个n×n的距离矩阵D,其中D(i,j)表示第i个旅游目的地到第j个旅游目的地的距离。

2.建立旅游目的地的景点质量评分向量:假设共有n个旅游目的地,则可以建立一个n维向量Q,其中Q(i)表示第i个旅游目的地的景点质量评分。

3.建立旅游者的偏好向量:假设共有m个旅游者,则可以建立一个m维向量P,其中P(i)表示第i个旅游者的偏好。

4.确定最佳路线:通过综合考虑旅游目的地之间的距离、景点质量和旅游者的偏好,可以使用数学模型(如线性规划、多目标规划等)来确定最佳路线。

具体的模型则需要根据实际情况进行调整和选择。

三、模型求解:根据建立的数学模型,我们可以通过求解最佳路线问题来得到旅游的最佳路线。

具体的求解方法可以有多种:1.基于算法的求解:可以利用优化算法(如遗传算法、模拟退火算法等)来求解最佳路线问题。

数学建模最佳旅游路线的选择模型

数学建模最佳旅游路线的选择模型

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。

我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): B 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 12 所属学校(请填写完整的全名):鲁东大学参赛队员 (打印并签名) :1. 张亭2. 任雪雪3. 卜范花指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名):日期: 2010 年 8 月 2 日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):2010高教社杯全国大学生数学建模竞赛编号专用页赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用):全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):最佳旅游路线的选择模型摘要:本文研究的是最佳旅游路线的选择问题,此问题属于旅行商问题,我们建立了路径最短,花费最少,省钱、省时、方便三个模型。

根据周先生的不同需求,我们用改良圈算法和多目标规划解决了该问题,之后我们结合实际情况对三个模型进行科学地误差分析,并分析了该算法的复杂性。

针对问题一,题目中给出了100个城市的经纬度,要求我们为周先生设计一条最短的旅行路线,即从驻地出发,经过每个城市恰好一次,再回到驻点。

由此可知,此问题属于旅行商问题。

首先,我们按附件所给各城市的顺序编号1,2,,100,以两城市间的直线距离代替实际距离。

然后,我们运用改良圈算法求解旅行商问题,以任意两点之间的最短距离矩阵为权重,利用1100100(,)w i j ⨯邻接矩阵构造无向图1UG ,据题意不知周先生的起始地点,因此利用Matlab 软件重复进行100次改良圈算法即以每一个城市为出发点,从100个Hamilton 圈得到了最优圈1circle ,即最短的旅行路线。

B题-最佳旅游路线设计

B题-最佳旅游路线设计

2011年第八届苏北数学建模联赛承诺书我们仔细阅读了第八届苏北数学建模联赛的竞赛规则。

我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与本队以外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。

我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。

如有违反竞赛规则的行为,我们愿意承担由此引起的一切后果。

我们的参赛报名号为:2795参赛组别:本科参赛队员(签名) :队员1:队员2:队员3:2011年第八届苏北数学建模联赛编号专用页参赛队伍的参赛号码:竞赛统一编号(由竞赛组委会送至评委团前编号):竞赛评阅编号(由竞赛评委团评阅前进行编号):2011年第八届苏北数学建模联赛题目旅游线路的优化设计摘要随着我国全面建设小康社会的推进,人民的生活质量不断提高,旅行游览活动作为一种新型的高级社会消费形式逐步受到人们的亲睐。

旅游作为一种经济活动,游客如何在时间和费用有限的情况下最大程度的享受旅游的乐趣显得尤其重要。

本文从实际情况出发,建立了离散型目标优化模型和动态规划模型,对模型进行了全方面的论述,并针对本题不同的要求设计出相应的旅游行程表。

建模过程中,首先用科学分析的方法,确定主要因素并对其作数学抽象,再针对各因素综合运用多种数学方法进行分析求解。

第一,我们用主要目标法建立了“离散型单目标优化模型”,并分别确定了五个问题的目标函数以及约束条件;第二,我们将旅游景点看作地图中的点,利用图论中著名的哈密顿回路问题和顺序递推的方法建立了“动态优化模型”;第三,通过查询数据,并利用数理统计的方法求解模型中的参数,从而得出一个与实际接近的完整数学模型。

求解问题过程中,首先把路途时间(路费)、景点停留时间(门票)、住宿时间(住宿费用)和其它时间(其它费用)综合考虑,借鉴历史上著名的货郎担问题的解法巧妙的将路程优化问题转化旅游时间和旅游费用的优化问题,在利用“Floyd算法”时分别将旅游时间和旅游费用作为权成功解决问题一与问题二。

数学建模最佳旅游路线的选择模型优选资料

数学建模最佳旅游路线的选择模型优选资料

数学建模最佳旅游路线的选择模型优选资料在当今社会,旅游已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

无论是为了放松身心、领略不同的风土人情,还是为了增长见识、丰富人生阅历,人们都热衷于踏上旅程。

然而,如何在众多的旅游景点中选择出一条最佳的旅游路线,成为了许多旅行者面临的难题。

这时候,数学建模就能够发挥出其强大的作用,为我们提供科学合理的决策依据。

数学建模是一种通过数学语言和方法来描述和解决实际问题的手段。

在旅游路线选择的问题上,数学建模可以帮助我们综合考虑各种因素,如景点的吸引力、交通便利性、旅行时间和费用等,从而找到最优的解决方案。

接下来,我们将介绍几种常见的用于选择最佳旅游路线的数学建模方法。

一、图论模型图论是数学的一个重要分支,它可以很好地应用于旅游路线的规划。

我们可以将旅游景点看作图中的节点,景点之间的道路看作图中的边,边的权重可以表示距离、时间或费用等。

通过图论中的算法,如最短路径算法(Dijkstra 算法、FloydWarshall 算法等),我们可以找到从起点到终点的最短路径,或者在一定限制条件下(如时间或费用预算)的最优路径。

例如,如果我们想要在有限的时间内游览尽可能多的景点,就可以使用最短时间路径算法来规划路线。

假设我们有 5 个景点 A、B、C、D、E,它们之间的距离和所需时间如下表所示:|起点|终点|距离(km)|时间(h)||::|::|::|::|| A | B | 50 | 1 || A | C | 80 | 15 || A | D | 120 | 2 || A | E | 100 | 15 || B | C | 60 | 1 || B | D | 90 | 15 || B | E | 70 | 1 || C | D | 70 | 1 || C | E | 50 | 05 || D | E | 80 | 1 |如果我们的时间限制为 5 小时,从景点 A 出发,那么通过 Dijkstra 算法可以计算出最优的游览路线为 A B E C D,总时间为 45 小时。

旅游路线设计数学建模

旅游路线设计数学建模

旅游路线设计数学建模旅游是人们生活中重要的一部分,而旅游路线的规划和设计是旅游行业中非常重要的一环。

随着人们旅游需求的增加和旅游信息的丰富,如何设计一条满足旅游者需求的旅游路线,成为了一个亟待解决的问题。

数学建模作为一种解决实际问题的有效工具,也可以用来设计旅游路线。

旅游路线的设计需要考虑旅游者的需求和旅游资源的分布。

我们可以将旅游路线设计成一条带权有向图,点表示旅游景点,边表示旅游路线,边权表示旅游路线的长短或者旅游者对该路线的评价。

而在旅游路线的设计中,我们需要考虑一些问题,如何选择出旅游者最感兴趣的景点,如何安排旅游者的行程,以及如何保证旅游者的安全等。

我们可以将旅游者的需求和景点的特点用数学模型进行表达。

在旅游路线的设计中,我们可以采用TOPSIS多属性决策模型,将旅游者的需求和景点的特点用多个属性进行描述,然后通过计算每个景点的TOPSIS得分,选出得分最高的景点进行旅游路线的规划。

同时,在计算景点的TOPSIS得分时,我们还需要考虑不同属性之间的权重,以更好地反映旅游者的需求。

除此之外,我们还可以采用遗传算法来设计旅游路线。

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法,通过模拟自然进化的过程,从原始的旅游路线中产生出更优秀的旅游路线。

在遗传算法中,我们需要设计适应度函数,将旅游者的需求和景点的特点转化为适应度值,然后通过选择、交叉、变异等操作,产生出更优秀的旅游路线。

我们还可以采用蚁群算法来设计旅游路线。

蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法,通过模拟蚂蚁在搜索食物时留下信息素的行为,从而产生出更优秀的旅游路线。

在蚁群算法中,我们需要设计信息素更新规则、信息素挥发规则和路径选择规则,从而产生出更优秀的旅游路线。

旅游路线设计数学建模是一个复杂而有趣的问题,需要考虑旅游者的需求、旅游资源的分布以及数学建模方法的选择等问题。

未来随着旅游行业的发展和旅游者需求的变化,旅游路线设计数学建模也将不断发展和完善。

2020年(旅游行业)最佳旅游线路数学建模

2020年(旅游行业)最佳旅游线路数学建模

(旅游行业)最佳旅游线路数学建模最佳旅游路线设计摘要本文主要研究最佳旅游路线的设计问题。

在满足相关约束条件的情况下,花最少的钱游览尽可能多的景点是我们追求的目标。

基于对此的研究,建立数学模型,设计出最佳的旅游路线。

第一问给定时间约束,要求为主办方设计合适的旅游路线。

我们建立了一个最优规划模型,在给定游览景点个数的情况下以人均总费用最小为目标。

再引入0—1变量表示是否游览某个景点,从而推出交通费用和景点花费的函数表达式,给出相应的约束条件,使用lingo编程对模型求解。

推荐方案:成都→都江堰→青城山→丹巴→乐山→成都,人均费用为949元(此处不考虑旅游人数对游览费用的影响)。

第二问放松时间约束,要求代表们游遍所有的景点,该问题也就成了典型的货郎担(TSP)问题。

同样使用第一问的模型,改变时间约束,使用lingo编程得到最佳旅游路线为:成都→乐山→峨眉→海螺沟→康定→丹巴→四姑娘山→青城山→都江堰→九寨沟→黄龙→成都,人均费用为3243元。

第三问要求在第一问的基础上充分考虑代表们的旅游意向,建立模型求解。

通过对附件一数据的观察,我们使用综合评判的方法,巧妙地将代表们的意愿转化为对相应旅游景点的权重,再对第一问的模型稍加修改,编程求出对应不同景点数的最佳路线。

推荐路线:成都→乐山→都江堰→青城山→丹巴→成都,人均费用为927元。

对于第四问,由于参观景点的人数越多每人承担的费用越少,因此我们要考虑的是尽量使得两组代表在共同旅游的时间内在相同的景点游览。

正是基于此,我们建立模型求解。

推荐路线:第一组:成都→乐山→丹巴→都江堰→青城山→成都第二组:成都→都江堰→青城山→峨眉→乐山→成都,两组在都江堰会合并且共同游览了都江堰和青城山,人均费用为971元。

第五问中,首先我们修改了不合理数据,并用SPSS软件对缺省数据进行了时间序列预测。

其次我们合理定义了阴雨天气带来的损失,以人均总花费最小和阴雨天气带来的损失最小为目标,建立加权双目标规划模型。

数学建模论文:最佳旅游路线

数学建模论文:最佳旅游路线
问题二,在代表时间充裕的条件下仅考虑旅游的交通费用,我们把各景点 看成是纯数学中的点,利用图论的知识求解。在建模中,我们把各景点间的路费 作为巡回图边的邻接矩阵权,使原题巧妙的转化为了图论中旅行商问题(即最短 路问题),建立了线性规划模型,利用 lingo 软件求解得到最少的交通费用为 427.00 元,最佳的旅游路线为:成都→青城山→都江堰→四姑娘山→丹巴→黄 龙→九寨沟→海螺沟→康定→峨眉→乐山→成都。
数学建模论文
最佳旅游路线设计
摘要
为了提出合适的旅游线路,从实际情况出发考虑,本文建立了合适的线路 选择模型,并给出了一些结果。
问题一为既考虑旅游消费,又考虑旅游的景点数的旅游线路选择问题。本 文对去各景点间的路费、景点门票、在景点内每天的平均消费加以考虑,建立了 0 1规划模型。对于多目标模型,我们采用适当的拟合将多目标转化为单目标。 并使用 lingo 软件编程得出最优旅游线路及合适的旅游时间为: 二号线:成都→ 乐山→峨嵋,最合适的旅游时间均为 1 天;三号线:成都→四姑娘山→丹巴,最 合适的旅游时间均为 1 天;四号线:成都→都江堰→青城山,最合适的旅游时间 为都江堰 2 天,青城山 1 天;五号线:成都→康定, 最合适的旅游时间为 1 天。 并对最优线路给出了详细的评价。
n ——10 天中的总消费(单位:元)
tij ——在第 i 条线路第 j 个景点观赏的总时间(单位:天) 模型二中:
xij ——路线决策变量( 0 1变量) mij —— i 景点到 j 景点间的路费(单位:元) L ——总路费(单位:元)
模型三中:
si ——去第 i 条线路的满意度 ri0 ——去第 i 条线路的满意度上限 ri1 ——去第 i 条线路的满意度下限 k ——整个旅游过程中的满意度之和

通过数学建模设计四川11名景最佳旅游路线

通过数学建模设计四川11名景最佳旅游路线

某 旅 游 团 组 织 参 观 四 川 省 境 内 的 著 名 自 然 和 人 文 景 观 , 步设想有 如下线路可供选择 : 初 号线 : 都一 九寨沟 、 龙. 成 黄

4 3 O 4 0 2 0 1 3 0 8 4 8 7 0 2 O 5 3 0
0 4 0 4O 2O 2 O 3 O 2 2 1 3 4 O 3 0
7 0
2 .每 个 景 点 的旅 游 天 数 为 2天 , 初 步 设 想 的 每 条 路 则
线 的旅 游 周 期 为 4天 .
六 、 型 的建 立 与 求 解 模
3 .每 个 景 点 的 同定 消 费 为 1 0元 . 0
问题 : 比照 T P巡 回旅 行 商 问 题 , 立 T P模 型 , 用 S 建 S 利
三 、 号 Mn x .
目标 函 数 =所 选 择 两 城 市 之 间 的 距 离 求 和 取 最 小 .
Il 1 1
问题 符 号 说 明 :
Ⅳ 各 地 方 .v 一 成 都 , 一 九 寨 沟 , 黄 龙 ,v一 乐 : , Ⅳ Ⅳ一 ,4
数 学 学 习与 研 究 2 1 . 7 O O 1
四 姑 2 5 5O 4 0 3 0 4 0 O l0 10 2 O 3 0 5 5 5 6 8 2 1 9 0 0 2 0
二号线 : 都一乐 山 、 眉山. 成 峨 号 线 : 都 一 四姑 娘 山 、 巴. 成 丹 四号 线 : 都 一 都 江 堰 、 城 山. 成 青
娘山
丹 巴 3 O 5 0 6 6 5 57 4 0 41 1 O O 3 O 31 l 0 1 0 0 7 0 1 l O 9 4
都 江 堰 7 4 O 5 2 0 2 0 1 O 3 O 0 0 8 3 0 0 3 9 1 青 城 山 8 4 0 6 2 0 2 0 2 O 3 0 1 0 9 3 O 1 4 O 1 5
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最佳旅游路线设计摘要本文主要研究最佳旅游路线的设计问题。

在满足相关约束条件的情况下,花最少的钱游览尽可能多的景点是我们追求的目标。

基于对此的研究,建立数学模型,设计出最佳的旅游路线。

第一问给定时间约束,要求为主办方设计合适的旅游路线。

我们建立了一个最优规划模型,在给定游览景点个数的情况下以人均总费用最小为目标。

再引入0—1变量表示是否游览某个景点,从而推出交通费用和景点花费的函数表达式,给出相应的约束条件,使用lingo编程对模型求解。

推荐方案:成都→都江堰→青城山→丹巴→乐山→成都,人均费用为949元(此处不考虑旅游人数对游览费用的影响)。

第二问放松时间约束,要求代表们游遍所有的景点,该问题也就成了典型的货郎担(TSP)问题。

同样使用第一问的模型,改变时间约束,使用lingo编程得到最佳旅游路线为:成都→乐山→峨眉→海螺沟→康定→丹巴→四姑娘山→青城山→都江堰→九寨沟→黄龙→成都,人均费用为3243元。

第三问要求在第一问的基础上充分考虑代表们的旅游意向,建立模型求解。

通过对附件一数据的观察,我们使用综合评判的方法,巧妙地将代表们的意愿转化为对相应旅游景点的权重,再对第一问的模型稍加修改,编程求出对应不同景点数的最佳路线。

推荐路线:成都→乐山→都江堰→青城山→丹巴→成都,人均费用为927元。

对于第四问,由于参观景点的人数越多每人承担的费用越少,因此我们要考虑的是尽量使得两组代表在共同旅游的时间内在相同的景点游览。

正是基于此,我们建立模型求解。

推荐路线:第一组:成都→乐山→丹巴→都江堰→青城山→成都第二组:成都→都江堰→青城山→峨眉→乐山→成都,两组在都江堰会合并且共同游览了都江堰和青城山,人均费用为971元。

第五问中,首先我们修改了不合理数据,并用SPSS软件对缺省数据进行了时间序列预测。

其次我们合理定义了阴雨天气带来的损失,以人均总花费最小和阴雨天气带来的损失最小为目标,建立加权双目标规划模型。

推荐路线:成都→康定→青城山→都江堰→乐山→成都,相应人均消费987元,阴雨天气带来的损失为1.6。

本文思路清晰,模型恰当,结果合理.由于附件所给数据的繁杂,给数据的整理带来了很多麻烦,故我们利用Excel排序,SPSS预测,这样给处理数据带来了不少的方便。

本文成功地对0—1变量进行了使用和约束,简化了模型建立难度,并且可方便地利用数学软件进行求解。

此外,本文建立的模型具有很强普适性,便于推广。

关键词:最佳路线 TCP问题综合评判景点个数最小费用1 问题重述今年暑假,西南交通大学数学系要召开“××学术会议”,届时来自国内外的许多著名学者都会相聚成都。

在会议结束后,主办方希望能安排这些远道而来的贵宾参观四川省境内的著名自然和人文景观,初步设想有如下线路可供选择:一号线:成都→九寨沟、黄龙;二号线:成都→乐山、峨嵋;三号线:成都→四姑娘山、丹巴;四号线:成都→都江堰、青城山;五号线:成都→海螺沟、康定;每条线路中的景点可以全部参观,也可以参观其中之一。

不仅如此,一起参观景点的人数越多,每人承担的费用也会越小。

结合上述要求,请你回答下列问题:一、请你们为主办方设计合适的旅游路线,使会议代表在会议结束后的10天时间内花最少的钱游尽可能多的地方。

二、如果有一些会议代表的时间非常充裕(比如一个月),他们打算将上述旅游景点全部参观完毕后才离开四川,请你们为他们设计合适的旅游路线,使在四川境内的交通费用尽量地节省。

三、主办方在会议开始前对所有参会的100位代表旅游意向进行了调查,调查数据见附件1所示。

充分考虑这些代表的意愿,请你们为主办方设计代表们合适的旅游路线,使他们在会议结束后的10天时间内花最少的钱游尽可能多的地方。

四、由于会议安排原因,附件1中的后50位代表要拖后四天时间才能去旅游观光(每人旅游总时间保持不变)。

请在问题三基础上考虑时间滞后因素,为主办方设计合适的旅游路线,使代表们在10天的时间里花最少的钱游尽可能多的地方。

五、在旅游过程中最担心出现阴雨天气,这种气候环境是最不适合旅游的。

因此,在出发前,主办方询问了四川省气象局这五条旅游线路降雨的概率,具体数据见附件2。

请在问题三的基础上增加气候因素,为主办方设计合适的旅游路线,使代表们在10天的时间里花最少的钱游尽可能多的地方,同时因阴雨天气而带来的旅游不便损失降为最低。

2 问题分析2.1问题背景的理解:根据对题目的理解我们可以知道,旅游的总费用包括交通费用和在景点游览时的费用,而在确定了要游览的景点的个数后,所以我们的目标就是在满足所有约束条件的情况下,求出成本的最小值。

2.2问题一和问题二的分析:问题一要求我们为主办方设计合适的旅游路线,使会议代表在会议结束后的10天时间内花最少的钱游尽可能多的地方。

在这里我们的做法是在满足相应的约束条件下,先确定游览的景点数,然后计算出在这种情况下的最小花费。

这样最终会得出几种最佳方案,而组织方可以根据自己的实际情况进行选择。

问题二实质上是在问题一的基础上改变了时间约束,即代表们要游览所有的景点,我们完全可以使用与问题一同样的方法进行求解。

2.3问题三的分析:问题三要求我们在问题一的基础上充分考虑代表们对各个景点的意愿来设计最佳旅游路线,而代表们的意愿由附件1给出。

对于意愿,我们的做法是将其转化为相应的权重,然后乘以相应的旅游景点的花费,再利用问题一的模型得出几种最佳方案供主办方选择。

2.4问题四和问题五的分析:问题四将100名代表平均分成了两组,而第二组则晚了四天出发。

由于题目中告诉我们参观景点的人数越多,每人承担的费用越少,因此我们应该考虑使两组同时在外旅游是尽量在同一景点游览,来减少旅游总费用。

基于此思想建立模型求解即可。

问题五在问题三的基础上考虑了天气的因素,因为阴雨会给代表们带来一定的损失,因此该问又增加了一个使损失最小的目标。

我们在定义这个损失后,对总费用和损失两个目标分别加权,以最小为目标求出相应的方案即可。

3 模型假设1.所给的5条路线每条路线中的景点可以全部参观,也可以参观其一;2.参观景点的人数越多,每人承担的费用越少;3.数学系使用旅游大巴安排代表们往返于各个旅游景点,其交通费用、在景点的花费、在景点的逗留时间参照当地客运公司及旅行社的数据;4.代表们所乘坐的旅游大巴平均时速为50km/h,平均费用为0.3元/km;5.一个景点直接到达另外一个景点是指,途中经过的其他景点只是一个转站地,而并不进行游览;6.在限定的时间内,代表们最终要返回成都,并且假设成都是代表们肯定要去的一个旅游景点;7.假设参观景点的人数每增加一人,每个代表在景点的费用就减少原价的1‰;8.代表们在途中和游览景点的时间为12小时,而另外12小时为休息、用餐及其他琐事时间。

4 符号说明i,j——第i个或者第j个景点,i,j=1,2, (11)分别表示成都、九寨沟、黄龙、乐山、峨嵋、四姑娘山、丹巴、都江堰、青城山、海螺沟、康定;c——每个会议代表的旅游总花费;t——每个会议代表在第i个景点的逗留时间;ic——每个会议代表在i个景点的总消费;it——从第i个景点到第j个景点路途中所需时间;ijij c ——从第i 个景点到第j 个景点所需的交通费用;⎩⎨⎧=01ij r其他个景点个景点到达第代表们直接从第j i5 模型建立及求解5.1 问题一:5.1.1 目标函数的确立: 经过对题目分析,我们可以知道本题所要实现的目标是,使会议代表在10天时间内花最少的钱游览尽可能多的地方。

显然,花费最少和游览的景点尽量多是该问题的两个目标。

因此,我们的做法是在满足相应的约束条件下,先确定游览的景点数,然后计算出在这种情况下的最小花费。

这样最终会得出几种旅游路线,而组织方可以根据自己的实际情况进行选择。

游览的总费用由2部分组成,分别为交通总费用和在旅游景点的花费。

我们定义:m ——每个代表的旅游总花费;1m ——每个代表的交通总费用;2m ——每个代表的旅游景点的花费; 从而得到目标函数: Min m =1m +2m (1)交通总花费因为ij c 表示从第i 个景点到第j 个景点所需的交通费用,而ij r 是判断代表们是否从第i 个景点直接到第j 个景点的0—1变量,因此我们可以很容易的得到交通总费用为:∑∑==⨯=1111111i j ij ij c r m(2)旅游景点的花费因为i c 表示会议代表们在i 个景点的总消费,ij r 也可以表示出代表们是否到达过第i 个和第j 个景点,而整个旅游路线又是一个环形,因此()∑∑==+⨯111111i j jiijc c r 实际上将代表们在所到景点的花费计算了两遍,从而我们可得旅游景点的花费为:()∑∑==+⨯⨯=111111221i j j i ij c c r m从而我们可以得到目标函数为:Min m =1m +2m=∑∑==⨯111111i j ij ij c r +()∑∑==+⨯⨯11111121i j j i ij c c r5.1.2 约束条件:①时间约束由题目可知,代表们在川的旅游时间应该不多于10天(120小时),而这些时间包括在路途中的时间和在旅游景点逗留的时间。

因为ij t 表示从第i 个景点到第j 个景点路途中所需时间,所以路途中所需总时间为∑∑==⨯111111i j ij ijt r;i t 表示会议代表们在第i 个景点的逗留时间,故代表们在旅游景点的总逗留时间为()∑∑==+⨯⨯11111121i j j i ij t t r 。

因此,总的时间约束为:∑∑==⨯111111i j ij ij t r +()∑∑==+⨯⨯11111121i j j i ij t t r ≤120 ②旅游景点数约束根据假设,整个旅游路线是环形,即最终代表们要回到成都,因此∑∑==111111i j ijr即表示代表们旅游的景点数,这里我们假定要旅游的景点数为n(n =2,3,……,11)。

因此旅游景点数约束为:∑∑===111111i j ijn r(n =2,3, (11)③0——1变量约束我们可以把所有的景点连成一个圈,而把每一个景点看做圈上一个点。

对于每个点来说,只允许最多一条边进入,同样只允许最多一条边出来,并且只要有一条边进入就要有一条边出去。

因此可得约束:=∑iij r 1≤∑jij r (i ,j =1,2, (11)当1=i 时,因为成都是出发点,所以11=∑=i ij r ;1=j 时,因为代表们最终要回到成都,所以11=∑=j ij r 。

综合以上可知,=∑iijr1≤∑jijr(i ,j =1,2, (11)11=∑=i ijr11=∑=j ij r同样,当i ,2≥j 时,根据题意不可能出现1==ji ij r r ,即不可能出现游客在两地间往返旅游,因为这样显然不满足游览景点尽量多的原则。

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