建模之旅游路线优化问题 (2)

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1、论文题目:旅游线路的优化设计模型姓名:姜羽学号:20090531017专业:数学与应用数学姓名:付裕学号:20100551175专业:数学与应用数学姓名:赵冰清学号:20090531046专业:数学与应用数学目录一.摘要..........................................................二.问题的重述......................................................三.问题的假设.............................

2、.......................四.问题的分析....................................................五.建模过程......................................................1)问题一.....................................................1.模型假设...................................................2.定义符号说明

3、...............................................3.模型建立...................................................4.模型求解...................................................2)问题二.....................................................1.基本假设........................................

4、...........2.定义符号说明...............................................3.模型建立...................................................4.模型求解...................................................3)问题三.....................................................1.模型建立.....................

5、..............................2.模型求解...................................................3.模型检验与分析.............................................4).问题四.....................................................1.模型建立...................................................2.模型求解..

6、...............................................3.评价方案...................................................六.模型的评价与改进..............................................七.参考文献......................................................一.摘要:本文研究了旅游路线的选取在各种限制情形下的优化问题,通过上网搜索了各地之间直线距

7、离及旅游路线、车次(航班)、门票等有关数据,并通过Lingo软件处理了数据和Matlab软件绘制出路线图。全文主要运用了运筹学最短路问题求法、线性规划法和图论hamilton圈等方法,分别建立了旅游路线的优化设计模型。问题一:考虑车费、景点门票费、旅游路线最短等因素,使用优化方法和线性规划法,建立总费用最小的最优路线目标函数。问题二:建立新约束条件和目标函数的线性规划模型。求解出最短时间路线,但受“车次的时间衔接”等现实条件约束需对其作适当调整。问题三:使用图论Hamilton-圈原理,建立费用固定下游览最多景点的最优路线模

8、型,得到景点数为7个的最优路线:徐州→常州→黄山→九江→武汉→西安→洛阳→祁县→徐州。问题四:考虑交通班次有无、时间衔接矛盾等实际条件,利用贪婪法建立模型,通过求取局部最优解最终确定一条游览6个景点的较优路线:徐州→北京→祁县→常州→武汉→西安→洛阳→徐州。关键词:最短路线线性规划Hami

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