最佳旅游路线设计摘 要本文主要讨论最佳旅游路线得设计问题。在满足相关约束条件得情况下，花最少得钱游览尽可能多得景点就是我们追求得目标。基于对此得讨论，建立数学模型，设计出最佳得旅游路线。第一问给定时间约束，要求为主办方设计合适得旅游路线。我们建立了一个最优规划模型，在给定游览景点个数得情况下以人均总费用最小为目标。再引入 0—1 变量表示就是否游览某个景点，从而推出交通费用与景点花费得函数表达式，给出相应得约束条件，使用 lingo 编程对模型求解。推举方案：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得影响）。第二问放松时间约束，要求代表们游遍所有得景点，该问题也就成了典型得货郎担（TSP）问题。同样使用第一问得模型，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得基础上充分考虑代表们得旅游意向，建立模型求解。通过对附件一数据得观察，我们使用综合评判得方法，巧妙地将代表们得意愿转化为对相应旅游景点得权重，再对第一问得模型稍加修改，编程求出对应不同景点数得最佳路线。推举路线：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，由于参观景点得人数越多每人承担得费用越少，因此我们要考虑得就是尽量使得两组代表在共同旅游得时间内在相同得景点游览。正就是基于此，我们建立模型求解。推举路线：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与青城山，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得损失，以人均总花费最小与阴雨天气带来得损失最小为目标，建立加权双目标规划模型。推举路线：成都→康定→青城山→都江堰→乐山→成都，相应人均消费 987 元，阴雨天气带来得损失为 1、6。本文思路清楚，模型恰当，结果合理、由于附件所给数据得繁杂，给数据得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得方便。本文成功地对 0—1 变量进行了使用与约束，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...
