4、基于本体的开放旅游数据集成框架:助力旅行规划

基于本体的开放旅游数据集成框架:助力旅行规划

1. 旅游与开放数据的背景

旅游业是一个信息密集型产业,旅游利益相关者,如旅游服务提供商、政府、当地社区和游客,都在寻求新的方式来提升决策能力,增强目的地的竞争力和创新能力。智能旅游目的地需要利益相关者通过集中的技术平台进行互动,以确保旅游相关信息的收集和交换,从而丰富旅游体验。

从游客的角度来看,特定目的地的信息有助于他们做出决策,减少认知失调和对风险及不确定性的感知,并为即将到来的旅行建立期望。然而,旅行规划是一个耗时且费力的决策过程,游客往往需要浏览多个来源的分散信息,这使得他们难以选择最合适的旅游目的地、方式和活动。

与此同时,旅游领域有大量的参与者提供开放数据,旅游服务提供商希望探索这些开放数据在可持续旅游发展方面的巨大潜力。因此,构建一个集中的信息平台,利用多样化的开放数据源,为旅行者在旅行规划过程中提供更突出、更个性化的信息,具有重要的意义。

2. 相关理论基础

2.1 智能旅游

智能旅游通过信息和通信技术的发展,为可持续旅游业的发展发挥了关键作用。它为旅游组织的竞争力和游客的体验提供了有前景的潜力。许多研究致力于在旅行前规划阶段利用智能旅游技术,以满足游客的期望,提供合适的信息和服务。旅游利益相关者和公共组织发布关于住宿、景点、餐饮能力和交通选择的数据,用于开发各种旅游目的地服务管理应用程序。同时,旅游领域的公共当局和相关组织,特别是城市,已经将开放数据理念作为其智慧城市政策的主要资产。

2.2 开放数据范式

开放数据在学术界和工业界都越来越受到关注。开放数据主要由公共组织、服务提供商和用户生成内容平台发布,

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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