江西明月山景区力争年内开通旅游包机

2012年明月山景区通过创新营销方式实现了旅游经济的快速发展。全年接待游客176.51万人次,同比增长42.4%,旅游综合收入达到10.82亿元。为迎接“航空高铁时代”的到来,计划于2013年加大远距离市场营销力度,并争取开通航空包机旅游业务。
1月28日,从明月山旅游风景名胜区召开2012年营销工作总结表彰大会了解到,宜春即将迎来“航空高铁时代”,2013年景区将加大远距离市场营销力度,积极与相关部门和航空公司接洽力争年内开通航空包机旅游业务,进一步拉近景区与周边热点市场联系。副市长周志平、市政协副涂水泉等出席会议。

  2012年以来,明月山景区积极创新营销方式,开展全员营销,利益捆绑式营销,旅游经济得到快速发展。

  一年来,共接待团队一千多个,百人以上大型团队就达20余个,同比增长45%;接待游客176.51万人次,同比增长42.4%,旅游综合收入10.82亿元,同比增长33%。
### 使用粒子群优化算法求解江西省多景点间最短不相交路径 #### 1. 粒子群优化算法简介 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的启发式搜索方法,通过模拟鸟群觅食行为来解决问题。该算法利用个体间的协作与竞争,在解空间中寻找最优解[^1]。 #### 2. 多种群策略的应用 为了提升PSO解决复杂问题的能力,可以采用多种群策略(Multi-population Strategy),即创建若干个独立运行的小规模种群并行探索不同区域,从而增强全局搜索能力以及防止早熟收敛现象的发生。 #### 3. 迭代终止条件设定 针对特定应用场景下的路径规划问题,迭代过程可以在达到预设的最大循环次数Gk时结束;或者当整个微粒群体所找到的最佳位置对应的适应度函数值低于给定阈值时提前停止运算[^3]。 #### 4. 跳跃机制引入 考虑到实际环境中可能存在局部极值陷阱的情况,自适应版本APS0加入了跳跃(Jumping-out Mechanism),允许部分粒子按照一定概率跳出当前所在邻域继续探寻更优解。此操作可通过向速度更新公式加入服从正态分布N(0,σ²)扰动项实现[^4]。 #### 5. MATLAB代码示例 下面给出一段用于计算江西省内多个旅游景点之间最短且互不交叉路线的MATLAB伪代码: ```matlab % 初始化参数设置 num_cities = length(city_coords); % 城市数量 pop_size = 50; % 种群大小 max_iter = 1000; % 最大迭代次数 cognitive_coefficient = 2; social_coefficient = 2; % 定义城市坐标矩阵 city_coords 和距离矩阵 dist_matrix dist_matrix = calculate_distance_matrix(city_coords); % 创建初始种群 population = initialize_population(num_cities, pop_size); personal_best_positions = population; global_best_position = find_global_best(population, dist_matrix); for iter = 1:max_iter for i = 1:pop_size % 更新个人最佳和个人当前位置 personal_best_positions(i,:) = update_personal_best(personal_best_positions(i,:), ... population(i,:), global_best_position, dist_matrix); % 应用跳跃机制调整某些粒子的速度方向 if rand() < jumping_probability velocity(i,:) = apply_jumping_mechanism(velocity(i,:)); end % 计算新位置并确保路径无重叠 new_position = move_particle(population(i,:), velocity(i,:), num_cities); while has_intersection(new_position) new_velocity = adjust_for_non_intersecting_path(velocity(i,:), new_position); new_position = move_particle(population(i,:), new_velocity, num_cities); end population(i,:) = new_position; end % 更新全局最优解 global_best_position = find_global_best([personal_best_positions; population], dist_matrix); end function result = calculate_total_distance(path, distance_matrix) total_dist = sum(distance_matrix(sub2ind(size(distance_matrix), path(1:end-1)', circshift(path', -1)))); result = total_dist; end ``` 上述程序片段展示了如何构建一个基本框架来进行旅行商问题(TSP)变体——即访问一系列指定地点的同时保持轨迹非重复性的处理方式。需要注意的是,这里仅提供了一个简化版模型,真实项目开发过程中还需要考虑更多细节因素如地理边界约束、交通规则限制等。
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