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申请/专利权人：南京信息工程大学

摘要：本发明公开了一种基于密度蚁群算法的多旅游行程规划方法及智能系统，属于旅游行程规划技术领域，方法包括：接收并处理输入的用户需求；从基于用户需求建立的数据库中提取与接收的用户需求相匹配的景点信息；将提取的景点信息导入密度蚁群优化模型获得多个启发式信息来源对应的解；将多个启发式信息来源及其对应的解发送给大语言模型，用于增强生成旅游行程规划方案，并将生成的多个的备选旅游行程规划方案传给用户。通过本发明的实施，旅游规划过程实现了完全自动化，降低了用户的操作难度，显著增强了用户的使用体验。同时，该方法还提高了旅游路径规划的效率、多样性和个性化程度，为游客提供了更加满意和丰富的旅游体验。

主权项：1.一种基于密度蚁群算法的多旅游行程规划方法，其特征是，所述方法由智能系统执行，包括：接收并处理输入的用户需求；从基于用户需求建立的数据库中提取与接收的用户需求相匹配的景点信息；将提取的景点信息导入密度蚁群优化模型获得多个启发式信息来源对应的解；将多个启发式信息来源及其对应的解发送给大语言模型，用于增强生成旅游行程规划方案，并将生成的多个旅游行程规划方案传给用户；所述基于用户需求建立的数据库的构建方法包括：基于预定义的用户偏好类型，收集景点信息数据；量化收集的景点信息；存储量化后的景点信息，作为数据库；所述将提取的景点信息导入密度蚁群优化模型获得多个启发式信息来源对应的解，包括：初始化景点编码和密度蚁群优化模型的参数；根据用户需求将蚁群分簇；基于密度蚁群算法进行求解；所述基于密度蚁群算法进行求解，包括：结合景点信息和启发式信息计算景点的概率和景点的密度；选择低密度的景点进行轮盘赌选择，促使簇向低密度区域探索；探索过程中进行信息素更新，至达到预设的终止条件，获得多个启发式信息来源对应的每个簇的最优解；所述景点的概率通过以下公式计算： ；式中，Pij表示当蚂蚁位于景点i时，在下一步转移到另一个景点j的概率；i,j为任意且不同的两个景点编码，τij表示景点i到景点j之间的信息素浓度；τik表示景点i到景点k之间的信息素浓度；ηij是边ij的启发式信息；ηik是边ik的启发式信息；α为信息素的相对重要性，β为启发式因子的相对重要性；k∈allowed表示对于所有蚂蚁处于景点i时能够转移到的所有景点k的集合；对于一个簇，计算景点的密度表达式为： ； ；其中：x为该景点的坐标，ρx为该景点的密度，xii=1,2,...n为该簇的所有蚂蚁的坐标，K（x-xi）为高斯核函数，h为该景点到蚂蚁的距离的阈值，距离大于h的认为密度为0，即为低密度；所述将多个启发式信息来源及其对应的解发送给大语言模型，用于增强生成旅游行程规划方案，并将生成的多个旅游行程规划方案传给用户，包括：将密度蚁群优化模型获得的每个簇的最优解及其对应的启发式来源发送给大语言模型；大语言模型结合景点信息、解和用户偏好增强生成的旅游行程规划方案；将生成的多个旅游行程规划方案传给用户。

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百度查询： 南京信息工程大学 一种基于密度蚁群算法的多旅游行程规划方法及智能系统