本站原创摘 要： 针对漂流旅行提出优化模型弱化对相遇次数的要求,把重心放在提升游客总数上,在此过程中,先利用概率论固定各日程游的比例,随后采取动态贪心,反馈修正的方法,在获取方案的同时计算出较优的游客量,整个过程是通过matlab和C++编程模拟实现.综合数据分析可知,漂流队数基本随着露营地数线性增加,由于分析实际资料得到的漂流季的流量分布信息,安排表的制定具有较高的现实预测价值.
关 键 词 ： 漂流；模拟；优化；动态贪心；反馈
中图分类号：U284.59 文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2012）0220194－01
0 引言
随着生活水平的提高,人们更倾向于投入野外生活,亲近大自然.全长225英里的大长河,漂流,作为一项探险运动,越来越深受人们的欢迎.如何利用既有的河流和露营地资源,安排相对紧凑的漂流队数,使更多的游客领略大自然的风光,如何利用既有的船艇资源,制定较优路线,使运营更合理,如何利用有效的调度技术,让游客避免相遇,充分感受原生态探险的刺激,等等.
本论文基于对以上因素的考虑,结合实际资料,在对条件和目标做了取舍和精简之后,构建出优化模型.优化模型弱化了对相遇次数的严格要求,但是结合实际的分布规律,引入了概率分布的思想,根据露营地数计算出最大漂流队数的同时,给出确切的路线方案.为管理者制定调度方案提供了具有现实价值的参考依据.
1.基本检测设
1）不考虑换船问题；
2）一天只停靠一个露营点点,并且剩下时间均在该露营点度过；
3）检测设选择各日程游的游客组数服从均匀分布；
4）旅游六个月的分布认为是服从正态分布.
2.模型前提
2.1 快慢船与旅游天数的搭配及每天漂流时间的上下限的确定
考虑到游客在河上的浏览时间不宜过长,我们现将使用两种船时在各种旅游时长的情况下每天在河上游览的时间.
我们检测设游客选择游览的天数为天,已知总河长为225英里,橡皮筏的速度为4英里每小时,摩托船8英里每小时.
则：摩托船平均每天游览的时间
橡皮筏平均每天游览的时间
据此可得不同类型漂流的船次如下表：（m代表快艇,r代表木筏）
3.优化模拟模型
3.1 估计正态分布的参数
为了便于计算,我们不妨设每个月为30天,共有180天,题中所描述的河流是在全年比较热的六个月才开放旅游的,容易想象,在开放旅游的开始和结束这段期间,天气会较冷,游客自然就偏少,所以游客在这六个月的分布我们不妨认为是中间高两边低的正态分布的.
据此可得到的游客在各月分来旅游的概率,将将其归一化后作为游客在各月分来旅游的真正概率.
3.2 每天经过的小段数的范围的确定
前面已经确定了每天漂流的时间为3-6个小时为宜,这里要将这个范围转化为每天要经过的小段数.设L为河流总长,v为船速,h1为每天漂流的最短小时数,h2为每天漂流的最长小时数,Y为露营点的总数目；则可知
4（慢船）和8（快船）代入公式即可求得用快船和慢船时每天要走的小段数的范围.
3.3 旅游方案的制定
3.3.1 原则
在具体实施模拟之前先说明下一些在模拟过程中要遵守的原则.
原则一：两组旅游队同一天晚上不可以在同一露营地点露营.
原则二：各种旅游类型尽量让它平均分配到六个月中,使得在局部与在六个月中参与各类型的游客组数的比近似相同；
原则三：尽量不要每天都有旅游者从出发点出发,这主要考虑到与现时生活中的旅游安排近似相同.
原则四：由于气候原因,在这六个月的开头和末尾会比较冷,游客数显然是比较少,最终的方案上要体现出这个特点.
原则五：在满足游客组数最多的情况下,尽量提高游客在河中的碰面率.
3.3.2 算法
程序主体：
left等于type_count,//left表示还未分配的旅游组数
best_type等于first,//一开始选择第一队入河
for i等于1:(2*days+1)//days等于180,这里是主循环
if(sum(left)等于等于0)//已分配完
if(sum(river(1,:))等于等于0)//且河流内空无一人
break,//主循环结束
else best_type等于0,
end
end
若best_type！等于0,将left向量中的下标为best_type的元素自减1
让river矩阵前进一次,代表一天
将best_type（不为0时）所示的队伍压入river矩阵
将best_type记录进向量result中
for j等于1:type//type表示旅游的种类数
if(left(j)！等于0)
看第j类型的旅游是否可行,若可行则feasible(j)等于1,否则为0,
Else
feasible(j)等于0,
End