1、“.....常用方法是单点交叉或多点交叉，单点交叉即随机选择两条父代染色体的同位臵作为交叉点，将处于该位臵后面的基因束行程。该路径总用时小时分钟，共游览处景区，游览收益最大为。时间预算参数调整后系统仍规划出了最优路径，且最优路径中的节点数量由于时间预算的减少而减少了处，相应的总游览收益也有所下降，符合实际情况。结果表明，该算法能够适用于不同的时间预算情况下帮助游客进行时空路径规划。算法实现旅游目的地时空路径规划问题中，涉及节点和游时两种元素，并且旅游路径的节点数量并不确定，因此以游时是否满足约束条件的标准进行判断。时空路径规划中设计的编码方式如下其中表示起点集合中随机选择的点表示旅游目的地内被选择的各节点及游览顺序表示在上个位臵的节点的游览时间表示终点集合中距离最后个节点最近的点......”。

2、“.....交叉点之间的基因组互换生成子代染色体。为避免交换后线路中出现相同节点，在采用单点变异随机选择偶数点即景区节点的基础上，利用等价基因方法将出现内部循环的染色体上的重复节点替换为其等价节点来消除。基于游客个性化需求的旅游目的地时空路径模型旅游经济论文。调整出发时间。出发时刻由上午调整为，时间预算仍为小时，运行结果如表所示表运行结果结果显示，游客于上午从浙江西湖山庄出发，首先行驶分钟到达雷峰塔，游览分钟后行驶分钟到达太子湾公园，游览分钟后行驶分钟到达溪十涧游览分钟，接着行驶分钟到达西溪湿地国家公园游览分钟，再行驶分钟进入西湖景区游览分钟，最基于游客个性化需求的旅游目的地时空路径模型旅游经济论文出发依次在节点游览分钟，节点游览分钟，节点游览分钟，节点游览分钟，节点游览分钟后从点结束游览。编码方式如下编码完成后形成了个个体......”。

3、“.....即为初始化种群。采取随机生成法初始化种群，具体分为个步骤实施是在起点集合中随机搜索点作为路径起点是依次随机选择区域内的节点进行游览，同时随机分配每个节点的游览时间是判断总的游览时间是否超过约束条件所限制的最大游时，如果未超过，则返回第步。适应度函数是用来判断个体是否被选择作为父代染色体产生子代染色体的唯标准，在遗传算法中通常会将目标函数作相应的转换成为适应度函数，当目标函数为取小时如最小化成本最小化时间等，般采用目标函数的倒数或者个结果反之，则继续迭代。般以迭代次数作为判断是否终止进程的标准，达到定的迭代次数后可以终止进程，产生适应度值最高的个体可以近似视为该问题的最优解。案例分析实验数据选取杭州市内处可提供游览体验的景区作为旅游目的地节点网络的组成部分节点序号，同时选取处酒店作为本例的起点终点集合节点序号。个节点的序号及名称......”。

4、“.....其中节点即西湖景区为游客必须游览的节点。假设在每个节点的最小游览时间分钟，最大游览时间分钟。各节点之间行驶时间数据取自百度地图。如表所示表各节点相关参数算法参数算法重要参数主问题模型的不同之处体现在个方面是问题的目标是要找到条完整的回路，起点和终点被限制在同节点，而本研究模型中游客的旅游路径起点终点不定为统节点，在实际情况下游客很可能在游览临近结束时选择距离最后个游览点最近的酒店或客栈作为游览路径的终点，也有可能返回出发点结束路径，因此在设计模型时不能将起点和终点限制在同节点是问题要求路径必须遍历每个节点，而在本研究模型中，游客通常先将多处景区作为备选节点实例选取处，但由于时间成本等限制往往不能遍历每个节点，只能选择其中几个景区进行游览......”。

5、“.....在旅游线路规划类的问题中也有较多研究将旅游路线本研究以中心城市周边多景区构成的单节点旅游目的地网络为研究对象，旨在结合游客对旅游目的地的个性化需求基础上，同时考虑旅游目的地游览顺序和游览时间分配多项因素，综合运用管理科学领域的相关理论方法，通过建立数学模型和以遗传算法为基础的人工智能算法，构建种能够满足游客个性化需求的时空路径规划模型。时空路径规划模型研究旅游目的地时空路径规划问题时使用的数学模型脱胎于问题即旅行商问题，又称货郎担问题。问题可以描述为已知有座城市，每座城市与城市之间的距离已知，有名商人要从座城市出发前往其他城市销售商品，商人必须途经每座城市且最终回到起点城市最大化游客个性化游览体验为目标函数，以旅游路线的时间空间限制等客观因素为约束条件建立旅游目的地时空路径规划模型，并在传统遗传算法的基础上，将时间空间特性融入编码阶段......”。

6、“.....以杭州市处景区组成的旅游目的地网络为例，通过算例模拟和对照试验方法验证了时空路径规划模型的有效性和适应性。关键词个性化偏好旅游目的地时空路径规划遗传算法引言近年来，游客出游消费形式和旅游需求正在发生剧烈的变化。人们从传统的跟团游逐渐转向自主出游，旅游目的地的范围也由单景区景点向以城市或地区为中心的旅游目的地周边旅游转变，在旅游目的地的出行方式由原来的公共交通转向租车自驾等，而传统跟团游路线单赶时间赶景点体验过，在旅游目的地的出行方式由原来的公共交通转向租车自驾等，而传统跟团游路线单赶时间赶景点体验过于大众化的特点也不再适应当前的旅游消费需求，人们越来越倾向于自主规划路线，以旅游体验最大化作为旅行的重要目标，自主化个性化体验化生态化正在成为新的旅游时尚，。旅游管理模式也在发生巨大的变革，由原来关注景点的抓点模式向旅游目的地资源整合模式转变......”。

7、“.....从而催生多种新型旅游管理的理论和方法，如大型度假区内部治理方法等。从近几十年旅游路径规划的研究成果看，大多数研究对象集中于跨境或国内跨省的宏观层面以及单景区内部的微观层面两个极端而对于中小范围的短途旅游情况缺乏考虑。从研究内容看，例选取处，但由于时间成本等限制往往不能遍历每个节点，只能选择其中几个景区进行游览，因此模型中应当考虑哪些节点被舍弃是问题的目标是找到总路程最短的路径，在旅游线路规划类的问题中也有较多研究将旅游路线最短作为模型的目标函数，但现在游客更加注重旅游过程中的游览体验，时间成本路程等属于次要因素，因此模型将游客游览总收益最大作为目标函数进行求解，能够更加准确地描述游客的真实游览状态。前提假设旅游目的地内每两个节点之间都通有直达公路，不存在节点之间无法连接的情况。基于游客个性化需求的旅游目的地时空路径模型旅游经济论文......”。

8、“.....以单节点旅游目的地为研究对象即旅行商问题，又称货郎担问题。问题可以描述为已知有座城市，每座城市与城市之间的距离已知，有名商人要从座城市出发前往其他城市销售商品，商人必须途经每座城市且最终回到起点城市，要求找到条路线使他的行走总路程最短，该路线也被称为最佳哈密顿回路。问题是线性规划领域的经典问题，也是难题的种，求解该问题的难易程度与城市节点的总数量有关，城市越多，求解越困难，且难度以指数速度上升。问题因其与线路规划问题的强相关性常用于旅游路径规划领域，目前已有较多相对成熟的研究成果，如唐力帆方冬云唐耀平等都在其论文中将问题作为旅游路径规划模型的基础基于游客个性化需求的旅游目的地时空路径模型旅游经济论文于大众化的特点也不再适应当前的旅游消费需求，人们越来越倾向于自主规划路线，以旅游体验最大化作为旅行的重要目标......”。

9、“.....。旅游管理模式也在发生巨大的变革，由原来关注景点的抓点模式向旅游目的地资源整合模式转变，由单景区管理向全域旅游资源统建设发展转变，从而催生多种新型旅游管理的理论和方法，如大型度假区内部治理方法等。从近几十年旅游路径规划的研究成果看，大多数研究对象集中于跨境或国内跨省的宏观层面以及单景区内部的微观层面两个极端而对于中小范围的短途旅游情况缺乏考虑。从研究内容看，路径规划研究多数探讨旅游目的地的选择或确定多个旅游目的地的游览顺序，考虑游览时间约束的并不多旅游偏好加以考虑，认为对每个节点游客都有个既定的偏好值，表示游客对该节点的选择概率，因此游客对节点的游览收益应为在游览时间段，内效用函数的积分与旅游偏好值的乘积，从而目标函数为最大化游客游览总收益为各个节点之和。决策变量属于变量。游览总时间必须符合游客的时间预算......”。