基于Lingo的旅游计划制定方法(含代码)
旅游景点最优化模型(含代码)
张家界景区空中缆车模型摘要本文将张家界景区各景点铺设索道路线抽象为图论最短路模型，采用最小生成树进行表述。
根据张家界景区管理部门的需求，利用Floyd算法——聚类分析法进行模型的建立和求解，得到问题的最优解。
第一问，本文根据Google地图定位出张家界景区51个旅游景点的经、纬度；通过计算机处理，以国家森林公园为原点，东、北为X,Y轴，建立张家界景区直角坐标系（表1.1、图1.1）。
第二问，假设在每个景点上都建造缆车站，采用图论中的最小生成树法，得出铺设索道的最优路径（图2.1.1）和最小费用S=454655.0万元。
观察到许多景点的距离比较近，可以用一个缆车站来接送这些景点的游客，这个站台就是这些景点的聚点，即可优化传统的聚类分析法，使其满足所给定的约束条件（旅客所能容忍步行最小距离为500m），在这些聚点建造缆车站，采用最小生成树法，得出铺设索道的最优路径（图2.2.2）和最小费用S=445050.6万元。
针对上述Floyd算法——聚类分析法模型的优缺点，本文给出了具体的改进，使得更符合实际情况以及节省最多的钱。
关键词Floyd算法聚类分析法Google地图一、问题重述随着人们的生活不断提高，旅游已成为提高人们生活质量的重要活动。
但时间往往是限制人们旅游一个难题，为了满足旅游者的需要，张家界景区打算造高空浏览缆车，让人们可以在最短的时间内游览更多的景点，现定游览车的起点在张家界国家森林公园，造价为每米10万元，请解决以下问题：1、针对张家界景点地图，自建坐标系，标出各个景点坐标2、设计最佳的缆车运行路线二、问题分析现在的旅游业日益发达，但因时间紧迫，很多人希望找到最佳旅游线路。
而旅游线路遇到的最直接的问题是：景点的具体位置。
比如张家界景区，里面的景点多达五十个，怎样才能准确找到自己要去景点的位置，已经成为了亟待解决的关键问题。
为此，张家界景区决定铺设空中缆车索道，以解决广大游客的时间问题。
1、问题一的分析：对于张家界景区里景点的做标问题，首先定位出各景点在地图上的经、纬度；然后运用计算机技术对经、纬度进行处理，再以张家界国家森林公园为新建坐标系原点，以东、北方向为新建坐标系的X、Y轴，新建张家界平面坐标系；经计算机处理，最后给出各景点在新建坐标系中的具体坐标。
Lingo求解简单规划模型代码
一、Lingo 能做什么——Lingo 的简单模型1、简单线性规划求解（目标函数）2134maxx x z += s.t.（约束条件）⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤≤+≤+0,781022122121x x x x x x x（决策变量） x 1,x 2手工计算的方法注：Lingo 中“<”代表“<=”，“>”代表“>=”，Lingo 中默认的变量都是大于等于0的，不用显式给出。
求解结果：z=26，x1=2，x2=62、整数规划求解219040Max x x z += ⎪⎩⎪⎨⎧≥≤+≤+0,702075679212121x x x x x xLingo 程序求解3、0-1规划求解Max 432215.18.04.0x x x x f +++=10106234321≤+++x x x x10,,,4321或=x x x x12344、非线性规划求解||4||3||2||min 4321x x x x z +−−=s.t. ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧−=+−−=−+−=+−−2132130432143214321x x x x x x x x x x x x12345、背包问题一个旅行者的背包最多只能装 6kg 物品，现有4 件物品的重量和价值分别为 2 kg ，3 kg ，3 kg ，4 kg ；1 元，1.2元，0.9元，1.1元。
问应怎样携带那些物品使得携带物品的价值最大?建模：记j x 为旅行者携带第j 件物品的件数, 取值只能为 0 或 1。
求目标函数43211.19.02.1x x x x f +++=在约束条件643324321≤+++x x x x 下的最大值.用Lingo 软件求解0-1规划计算结果6、指派问题有四个工人，要指派他们分别完成4项工作，每人做各项工作所消耗的时间如下表： 问指派哪个人去完成哪项工作，可使总的消耗时间为最小？ 设：第i 个工人做第j 项工作用时ij t ，标志变量ij f 定义如下：变量名 取值⎩⎨⎧=其他件工作个工人去做第指派第01j i f ijmin∑∑==×4141i j ij ijt fs.t. 141=∑=i ijf()4,3,2,1=j 每份工作都有一人做∑==411j ijf()4,3,2,1=i 每人都只做一项工作（1） 集合定义部分（从“SETS ：”到“ENDSET ”）：定义集合及其属性，语句“work/A,B,C,D/”其结果正是定义了4个集合元素，没有定义变量名。
数学建模论文-旅游线路的优化设计
数学建模论文-旅游线路的优化设计一、问题重述随着人们的生活不断提高，旅游已成为提高人们生活质量的重要活动。
江苏徐州有一位旅游爱好者打算在今年的五月一日早上8点之后出发，到全国一些著名景点旅游，由于跟团旅游会受到若干限制，他(她)打算自己作为背包客出游。
他预最后回到徐州。
选了十个省市旅游景点，如附表1(见附录I)所示。
假设(A)城际交通出行可以乘火车(含高铁)、长途汽车或飞机(不允许包车或包机)，并且车票或机票可预订到。
(B)市内交通出行可乘公交车(含专线大巴、小巴)、地铁或出租车。
(C)旅游费用以网上公布为准，具体包括交通费、住宿费、景点门票(第一门票)。
晚上20:00至次日早晨7:00之间，如果在某地停留超过6小时，必须住宿，住宿费用不超过200元/天。
吃饭等其它费用60元/天。
(D)假设景点的开放时间为8:00至18:00。
问题:根据以上要求，针对如下的几种情况，为该旅游爱好者设计详细的行程表，该行程表应包括具体的交通信息(车次、航班号、起止时间、票价等)、宾馆地点和名称，门票费用，信息。
在景点的停留时间等(1) 如果时间不限，游客将十个景点全游览完，至少需要多少旅游费用,请建立相关数学模型并设计旅游行程表。
(2) 如果旅游费用不限，游客将十个景点全游览完，至少需要多少时间,请建立相关数学模型并设计旅游行程表。
(3) 如果这位游客准备2000元旅游费用，想尽可能多游览景点，请建立相关数学模型并设计旅游行程表。
(4) 如果这位游客只有5天的时间，想尽可能多游览景点，请建立相关数学模型并设计旅游行程表。
(5) 如果这位游客只有5天的时间和2000元的旅游费用，想尽可能多游览景点，请建立相关数学模型并设计旅游行程表。
二、问题假设1、忽略乘坐出租车时经过收费路段所交的费用;2、在每个城市中停留时，难免会遇到等车、堵车等延时情况，在此问题中我们不做考虑;3、所有旅馆都未客满，并且忽略从旅馆到火车站或景点的时间;4、列车车次和飞机航班没有晚点等情况发生;5、列车和飞机的票足够，没有买不到票的情况发生;6、景点的开放，列车和航班的运营不受天气的影响;7、绘图时，经线和纬线近似平行分布;8、将城市和路径的关系转化为图论问题;9、在时间的认识上，我们把当天的8点至次日的8点作为一天。
基于Lingo的旅游计划制定方法(含代码)
海南大学《数学模型课程设计》论文题目：基于Lingo的旅游计划制定方法班级：信息与计算科学姓名：体贴的瑾色学号：指导教师：日期：2017.06目录基于Lingo的旅游计划制定方法 (3)摘要 (3)一、问题描述 (3)二、模型假设 (3)三、问题分析 (3)四、符号说明 (4)五、模型建立 (4)六、问题解决 (7)七、回答问题 (9)八、模型推广 (10)九、心得体会 (11)参考文献 (11)程序附录 (11)基于Lingo 的旅游计划制定方法摘要本文针对海南十八个城市制定旅游规划，在收集了大量的数据情况下，建立评价指标，找到最优的旅游路线。
对于问题一因为不要求求出具体的路程最小值，所以我们使用matlab 处理海南省的地图，找到每个城市在地图的相对坐标，从而得到城市之间的相对距离。
以距离为权，以旅程的长度为评价标准建立模型，规划最优路线得到最小相对距离1488。
11，注意这里的最小距离并不是实际上的最小距离。
对于问题二将最小费用矩阵代替距离矩阵，以旅程的总车费为评价标准建立模型，规划最优路线，得到最小费用为276元。
对于问题三，在一二问的基础上，综合考虑省时省钱，得到评价标准表达式1488.11276min 0.50.51488.11276D M --=+，建立模型，规划最优路线。
一、问题描述本题要求在不同的约束条件下规划出海南的最佳旅游路线，路线的基本要求是必须从海口出发并回到海口，并且经过且经过海南的每个城市（包括县城）一次，并且每个市县玩两天。
不同的问题约束条件是： （1）要求总路程最短。
（2）允许选择动车和大巴作为出行工具，规划的路线使得出行总交通费用最少。
（3）综合考虑一二问的条件，得到最优路线，设定出相应的评价准则和指标，修正模型。
二、模型假设（1） 城市之间路程用城市的直线距离代替。
（2） 近期城市之间的动车价格和大巴价格视为定值。
（3） 城市之间路费取自动车价格和大巴价格的最小值。
基于LINGO优化的灰色模型在旅游需求预测中的应用
。Ｌ Ｉ ＮＧＯ
软件不仅可以求解 线 性 规 划 、 二 次 规 划， 还可以用于 求解非线性规划 ， 也可以用于一些线性和非线性方程 组的求解以及代数方程求根等 。 Ｌ Ｉ ＮＧＯ 软件的最大特色在于可以允许优化模型 ， 即整数规划 ） 而且执行速度很 中的决策变量是整数 （ 快 。Ｌ Ｉ ＮＧＯ 实 际 上 还 是 最 优 化 问 题 的 一 种 建 模 语 包括许多常用的函数可供使用者建立优化模型时 言， 调用 ， 并提供与其他数据文件（ 如 文 本 文 件、 Ｅ Ｘ Ｃ Ｅ Ｌ 电子表格文件 、 数据库文件等 ） 的接口 ， 易于方便地输 求解和分析 大 规 模 最 优 化 问 题 。 由 于 这 些 特 点 ， 入、 科研和工业、 商 业、 服务等领域 Ｌ Ｉ ＮＧＯ 软 件 在 教 学 、 得到广泛应用 。
１ － Ｔ ａ＝ （ ＢＴＢ ） Ｂ ＹＮ －
注 。 由于灰色模型是一个指数函数 ， 比较适合数据增 长平稳的情况 ， 而实际问题中影响旅游需求人数的不 确定因素很多 ， 对预测方法的要求更高 。 经典的灰色 ］ 提出了 预测模型受到了一定的限制 。 因此 ， 文［ ６－７ 基于粒子群算法的灰色预测模型 ， 其基本思想就是利 用粒子群算法对灰色预测模型的参数进行优化 。 本文首先将灰色预 测 模 型 的 发 展 灰 数 ａ 和 内 生 控制灰数ｕ 的求解 问 题 转 化 成 非 线 性 无 约 束 优 化 问 题， 然后利用 Ｌ 最后用此模型对桂 Ｉ ＮＧＯ 软 件 求 解 ， 林旅游需求人数进行了预测 ， 数值结果表明该模型是 有效的 。
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［ ， 摘 要］ 提出了一种基于 Ｌ 简称 Ｌ 并将 Ｌ Ｉ ＮＧ Ｏ 优化的灰色模型（ Ｉ ＮＧ Ｏ ＧＭ） Ｉ ＮＧ Ｏ ＧＭ 模 型 运 用 于 桂 林 市 的 旅 游 需 求 预 ） 模型相比 ， 测 。 与传统的 ＧＭ（ １， １ Ｉ ＮＧ Ｏ ＧＭ 模型在旅游需求预测中具有较高的预测精度和较广的应用范围 。 Ｌ ［ 旅游需求 ； 预测 关键词 ］ Ｉ ＮＧ Ｏ；灰色模型 ； Ｌ （ ） ［ 文献标识码 ］ 文章编号 ］ 中图分类号 ］ ３ ０ ０ ５ ９ ０． ８ ［ ６ ７ ４ ７ ８ ４ ２ ０ １ ２ ０ ４ ０ ７ ８ ２ Ｆ Ａ ［ １ － － －
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，在竞赛幵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幵的资料（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。
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。
旅游路线规划问题-2015年全国研究生数学建模竞赛
参赛密码第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛学校西安工程大学参赛队号10709012队员姓名参赛密码第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛题目：旅游路线规划问题摘要随着我国国民经济的快速发展，人们生活水平得到很大提升，越来越多的人积极参与有益于身心健康的旅游活动，其已逐步成为全球经济发展的重要动力之一。
本文针对旅游路线的规划问题，进行了多方面研究，设计了可行有效的旅游方案。
针对问题一，首先依据TSP 优化理论，建立了数学模型，其次利用DIJKSTRA 算法求得任意两省会之间的最短距离，运用LINGO 编写程序进行模型求解，运用MATLAB 编写程序。
在旅游费用不限的情况下，设计出了畅游全国5A 级景区的较佳旅游路线,并得出最短旅游年限约为13年。
针对问题二，采用聚类分析的方法按省会城市的离散程度进行分类，借助MATLAB 软件对数据进行处理，同时，假定以西安为中心，综合考虑飞机，高铁和自驾租车等交通方式，依据题中所给的各种费用和时间限定信息，设计出了每一天具体的出行方式、出发地、费用、路途时间、游览景区和每个景区的游览时间。
最终算出总费用为4.7193e+006元。
针对问题三，在第二问的基础上，以北京市为中心，以自驾为主，费用最低为目标，进行旅游线路设计，规划出了更适合十年旅游计划的自驾游爱好者的旅游路线；根据旅游景区的现状及旅游者的兴趣，提供了相应的建议，以便于旅游者更好的游玩，同时也方便相关部门为游客提供更好的服务。
针对问题四，根据5A 级旅游景区的评定信息，结合周边的4A 级景区，利用遗传算法，根据其离散程度对全国进行分区，共分为7个区域，分别为华北地区，东北地区，华东地区，华中地区，华南地区，西北地区，西南地区。
依据分区结果，更合理的安排旅游者的十年旅游计划。
关键字：旅游线路，MATLAB ，DIJKSTRA 算法，聚类分析，最优线路问题一、问题重述1、背景随着科技的进步和社会的发展,旅游已成为人们的一种生活方式,是提高人们生活质量的重要活动。
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海南大学《数学模型课程设计》论文题目：基于Lingo的旅游计划制定方法班级：信息与计算科学姓名：体贴的瑾色学号：指导教师：日期：2017.06目录基于Lingo的旅游计划制定方法 (3)摘要 (3)一、问题描述 (3)二、模型假设 (3)三、问题分析 (3)四、符号说明 (4)五、模型建立 (4)六、问题解决 (7)七、回答问题 (9)八、模型推广 (10)九、心得体会 (11)参考文献 (11)程序附录 (11)基于Lingo 的旅游计划制定方法摘要本文针对海南十八个城市制定旅游规划，在收集了大量的数据情况下，建立评价指标，找到最优的旅游路线。
对于问题一因为不要求求出具体的路程最小值，所以我们使用matlab 处理海南省的地图，找到每个城市在地图的相对坐标，从而得到城市之间的相对距离。
以距离为权，以旅程的长度为评价标准建立模型，规划最优路线得到最小相对距离1488。
11，注意这里的最小距离并不是实际上的最小距离。
对于问题二将最小费用矩阵代替距离矩阵，以旅程的总车费为评价标准建立模型，规划最优路线，得到最小费用为276元。
对于问题三，在一二问的基础上，综合考虑省时省钱，得到评价标准表达式1488.11276min 0.50.51488.11276D M --=+，建立模型，规划最优路线。
一、问题描述本题要求在不同的约束条件下规划出海南的最佳旅游路线，路线的基本要求是必须从海口出发并回到海口，并且经过且经过海南的每个城市（包括县城）一次，并且每个市县玩两天。
不同的问题约束条件是： （1）要求总路程最短。
（2）允许选择动车和大巴作为出行工具，规划的路线使得出行总交通费用最少。
（3）综合考虑一二问的条件，得到最优路线，设定出相应的评价准则和指标，修正模型。
二、模型假设（1） 城市之间路程用城市的直线距离代替。
（2） 近期城市之间的动车价格和大巴价格视为定值。
（3） 城市之间路费取自动车价格和大巴价格的最小值。
（4） 假设不同城市之间的交通工具的速度均相差不大，即旅行时间由旅行路程唯一决定。
三、问题分析通过查询知道海南的市县数量总共是有18个（三沙市除外），那么显然这个问题是一个18个城市的TSP 问题。
用图论的内容来等价话描述为：设(,,)G V E W =是一个有向赋权图，其中将城市看做节点构成顶点集V ，如果i V 和j V 之间存在边,i j E ，即表示制定的旅游方案中是从城市i 到城市j 。
,i j W 表示边,i j E 所赋的非负权重。
那么该问题就是指在带权有向图G 中,寻找从指定起始节点的一条经过且仅经过一次所有节点的具有最小权值总和的闭合路径。
不同的问题中所赋的权重代表的内容不同：（1） 问题一中，因为不要求求出具体的最小值，所以我们使用matlab 处理海南省的地图，找到每个城市在地图的具体坐标，从而得到城市之间的距离。
以距离为权建立模型，规划最优路线。
（2） 问题二中，针对不同城市间的交通条件，选择合适的交通方式，通过互联网票务查询得到结果。
（3） 问题三中，综合考虑条件，设计出省时又省钱的最优化路线。
四、符号说明,i j W 城市i 与城市j 之间的距离（路程，费用等）,10i j i x i j ⎧=⎨⎩与j 有边相连与无边相连 i u 与城市i 相对应的任意实数n 城市的数量1,2,...,18i = 1,2,...,18j =M 旅行车费D 旅行路程五、模型建立首先建立一二问的模型： 目标函数为：1818,,11min *i j i j j i W x ===∑∑保证从每个城市只离开一次：18,11i jj x==∑保证只进入每个城市一次：18,11i ji x==∑变量约束：,01i j x =或者但是满足上述变量并不能保证找到最优解，因为如果生成的路径包含有两个不连通的闭合子路径，也满足上述条件，但并不符合题意。
所以还要增加约束使得不出现这种情况。
文献[1]中证明了如果满足下述条件：,*1i j i j u u n x n -+≤-其中i j ≠，1,2,...,18i =，1,2,...,18j =，那么能保证不出现独立的闭合子路径。
城市之间的距离估算使用如下图一所示海南省行政图作为对象，使用matlab 的ginput 函数，找到每个市县的具体坐标，后如下图二所示对城市进行编号，计算得到城市之间的距离矩阵，结果如下图三所示，注意这里并不需要考虑城市间是否有交通工具来往，因为查询知道相近的城市均有直达车次，只有部分相距较远的城市不可来往，而第一问要求的是路程最短，所以路线选择只可能考虑相近城市来往。
之间并无直达车次，我们规定如果去其他城市转乘次数不超过一次，那么这两个城市间的车费就是转乘后的总车费，若转乘次数超过两次，两个城市就视为不能直接来往。
在第二问中，因为要求计算车费最小的路线，所以我们规定不能直接来往的城市车费记为10000元。
数据结果显示如下图四。
第三问要求综合考虑省时，省钱，制定最优方案。
由假设条件知，本题的目标函数应该为：min (1)aD a M =+-其中a 为(0,1)区间的一个实数，但是因为路程和费用的量纲不同，这样得到的结果并不是很好，所以我们对目标函数做一个修正，设一二问求得的最短的路程和最少的车费分别为*D 和*M ，目标函数（评价标准）为：****min (1)D D M M a a D M --=+-我们假设游客对省时和省钱同样的看中，即0.5a =，那么目标函数为：****min 0.50.5D D M M D M--=+ 本文的约束条件是一二问所有的约束条件。
六、问题解决采用lingo编程（程序见附录）求解得到第一问的,i jx矩阵使用matlab编程（程序见附录）处理数据得到路线和路线图为：路线：1—>4—>3—>2—>6—>10—>9—>13—>14—>15—>16—>18—>17—>12—>11—> 7—>8—>5—>1第二问模型求解后得到的轨迹图为：路线为：1—>2—>6—>13—>10—>9—>11—>7—>14—>15—>18—>16—>17—>12—>8—> 5—>4—>3—>1第三问得到的轨迹图为：路线为：1—>2—>6—>13—>10—>9—>14—>15—>16—>18—>17—>12—>11—>7—>3—> 4—>8—>5—>1灵敏度分析：a ，则结果变为：第三文中如果比较在意经济方面，那么令0.8路线为：1—>3—>4—>5—>8—>12—>17—>18—>16—>15—>14—>7—>11—>9—>10—>1 3—>6—>2—>1a ，那么结果变为：如果经济比较宽裕，那么令0.2路线为：1—>2—>6—>13—>10—>9—>14—>15—>16—>18—>17—>12—>11—>7—>8—> 5—>4—>3—>1七、回答问题回答问题（1）：要使路程最短，路线应该设计为：海口=>定安=>澄迈=>临高=>儋州=>白沙=>昌江=>东方=>乐东=>五指山=>保亭=>三亚=>陵水=>万宁=>琼中=>屯昌=>琼海=>文昌=>海口回答问题（2）：要使费用最少，路线应该规划为：海口=>临高=>儋州=>东方=>白沙=>昌江=>琼中=>屯昌=>乐东=>五指山=>三亚=>保亭=>陵水=>万宁=>琼海=>文昌=>定安=>澄迈=>海口回答问题（3）： 如果同等看重经济和时间则路线为(0.5)a =：海口=>临高=>儋州=>东方=>白沙=>昌江=>乐东=>五指山=>保亭=>三亚=>陵水=>万宁=>琼中=>屯昌=>澄迈=>定安=>琼海=>文昌=>海口如果较看重经济则路线为(0.8)a =：海口=>澄迈=>定安=>文昌=>琼海=>万宁=>陵水=>三亚=>保亭=>五指山=>乐东=>屯昌=>琼中=>昌江=>白沙=>东方=>儋州=>临高=>海口如果较看重时间则路线为(0.2)a =：海口=>临高=>儋州=>东方=>白沙=>昌江=>乐东=>五指山=>保亭=>三亚=>陵水=>万宁=>琼中=>屯昌=>琼海=>文昌=>定安=>澄迈=>海口八、模型推广本文解决的问题是针对海南旅游，推广到一般情况，某人计划到n 个城市进行旅游，要求分别从省时，省钱和综合考虑两个方面进行规划路线。
设计划决策变量为 ：,10i j i x i j ⎧=⎨⎩与j 有边相连与无边相连 目标函数为：1818,,11min *i j i j j i W x ===∑∑,i j W 城市i 与城市j 之间的距离（路程，费用等）约束条件为：18,11i j j x==∑18,11i j i x==∑,,(1)0,1,2,,,2,3,...,i j i j x x i n j n -===,*1i j i j u u n x n -+≤-九、心得体会通过本次建模实验，我对数学建模了解更加深刻了一些。
本题开始我是通过使用遗传算法解决，发现虽然收敛的十分迅速，但是进入到了一个局部最优解，始终找不到全局最优解。
然而使用数学建模的方法，找到约束条件，用lingo 计算，很快的就找到了最优解。
所以，建模中算法并非最重要的，根本还是要实实在在的建立模型。
参考文献[1]王继强。
基于LINGO 的旅行商问题的建模方法[J]。
计算机工程与科学,2014,(05):947-950。
[2]姜启源，谢金星。
数学模型（第四版）。
北京：高等教育出版社，2011，1。
[3]谢金星，薛毅。