以海南省旅游为例的旅游线路设计和比对3.docx
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以海南省旅游为例的旅游线路设计和比对3
以省旅游为例的旅游线路设计和比对
摘要
现在,旅游越来越成为消费时尚。
作为旅游行业,开发出更好的旅游产品是很重要的,而设计好旅游线路是其中的一个重要环节。
一条具有特色的旅游线路,有时能为旅行社带来惊人的经济收入与社会效益。
对于问题一,以知名度在10000以上为标准筛选出三十个数据作为主要景点。
首先运用专家打分法分别给因素:
门票价格、知名度、类型、景区规模、景区开发时间的权重为0.20.30.30.10.1,即
=[0.20.30.30.10.1]。
再由专家打分法获取评价集:
高品质、中品质、低品质的数据。
构造出综合评价矩阵
,然后用加权平均法做出综合评价,得到
。
最后根据隶属度原则作出评判,从而得出省各主要景点品质的综合评价结果。
(见表1)
对于问题二,以商人作为市场定位群体。
考虑到商人行程匆忙,因此选择路线长短作为评价路线优劣的标准,并假定以、这两座城市为其旅游起点、终点。
首先,用Floyd算法求出在十三个城市中到的最短路线为:
—屯昌—琼中—五指山—。
上述五个城市中都含有风景型景点,其中含有五个高品质景点(见表3),所以最优风景旅游路线为:
滨海公园*、万绿园公园*——海瑞祖居、枫木鹿场——黎母山森林公园——水滿乡——南山文化旅游区*、天涯海角*、大小洞天、大东海*、亚龙湾沙滩。
又因为琼中没有人文历史类景点,故而求次短路线,即—屯昌—琼海—万宁—陵水—作为最优人文旅游路线。
上述城市都含有人文型景点,其中含有四个高品质景点(见表4),所以最优人文旅游路线为:
水世界“罗马剧场”*、人民公园——海瑞祖居、枫木鹿场——万泉河漂流、琼海红色娘子军塑像——东亚风情园、兴隆温泉——吊国家森林公园——西岛*、南山文化旅游区*、蜈支洲岛*、亚龙湾中心广场、美丽之冠。
对于问题三,以空间距离、运行路线、时间安排、线路总体相似度、总体差异度和特色饱和度等为标准对所求得的线路进行比对评估。
采用专家打分法和客观数据综合的方法给线路A,B在六个品质参数上确定分数。
A线路所赋值为b=[28304.54.60.30.7],B线路所赋值为c=[80425.46.10.60.4],而风景游和人文游得值分别为a1=[51525.35.40.40.6]、a2=[62674.36.40.50.5]根据灰色相关性原理得出风景游、人文历史游的灰色关联系数为0.3711,0.3836;0.3426,0.3896。
由关联系数得,风景游与线路B更相似,但其与线路A的相似性却强于人文历史游;而人文历史游也与线路B更相似,比较风景游而言,其在B上也比风景游更贴近。
关键字:
旅游线路设计、模糊综合评判、Floyd算法、最短路线、灰色关联度
1问题的背景与提出
现在,旅游越来越成为消费时尚,旅游者外出旅游大多是为了游览名山大川、名胜古迹,轻松、娱乐、增长见识是他们的主要需求。
作为旅游行业,开发出更好的旅游产品是很重要的,而设计好旅游线路是其中的一个重要环节。
设计者应根据不同的游客需求设计出各具特色的线路。
为了满足游客的需要,旅行社应及时把握旅游市场动态,注重新产品、新线路的开发,并根据市场情况及时推出新的有特色的旅游线路。
一条具有特色的旅游线路,有时能为旅行社带来惊人的经济收入与社会效益。
本文以省旅游为例,结合相关数据对旅游线路进行了重新整合,合理设计,并得出相关结论。
2问题的分析
对于问题一,以知名度在10000以上为标准筛选出三十个数据作为主要景点。
首先运用专家打分法分别给因素:
门票价格、知名度、类型、景区规模、景区开发时间的权重为0.20.30.30.10.1,即
=[0.20.30.30.10.1]。
再由专家打分法获取评价集:
高品质、中品质、低品质的数据。
构造出综合评价矩阵
,然后用加权平均法做出综合评价,得到
。
最后根据隶属度原则作出评判,从而得出省各主要景点品质的综合评价结果。
(见表1)
对于问题二,以商人作为市场定位群体。
考虑到商人行程匆忙,因此选择路线长短作为评价路线优劣的标准,并假定以、这两座城市为其旅游起点、终点。
首先,用Floyd算法求出在十三个城市中到的最短路线为:
—屯昌—琼中—五指山—。
上述五个城市中都含有风景型景点,其中含有五个高品质景点(见表3),所以最优风景旅游路线为:
滨海公园*、万绿园公园*——海瑞祖居、枫木鹿场——黎母山森林公园——水滿乡——南山文化旅游区*、天涯海角*、大小洞天、大东海*、亚龙湾沙滩。
又因为琼中没有人文历史类景点,故而求次短路线,即—屯昌—琼海—万宁—陵水—作为最优人文旅游路线。
上述城市都含有人文型景点,其中含有四个高品质景点(见表4),所以最优人文旅游路线为:
水世界“罗马剧场”*、人民公园——海瑞祖居、枫木鹿场——万泉河漂流、琼海红色娘子军塑像——东亚风情园、兴隆温泉——吊国家森林公园——西岛*、南山文化旅游区*、蜈支洲岛*、亚龙湾中心广场、美丽之冠。
对于问题三,以空间距离、运行路线、时间安排、线路总体相似度、总体差异度和特色饱和度等为标准对所求得的线路进行比对评估。
采用专家打分法和客观数据综合的方法给线路A,B在六个品质参数上确定分数。
A线路所赋值为b=[28304.54.60.30.7],B线路所赋值为c=[80425.46.10.60.4],而风景游和人文游得值分别为a1=[51525.35.40.40.6]、a2=[62674.36.40.50.5]根据灰色相关性原理得出风景游、人文历史游的灰色关联系数为0.3711,0.3836;0.3426,0.3896。
由关联系数得,风景游与线路B更相似,但其与线路A的相似性却强于人文历史游;而人文历史游也与线路B更相似,比较风景游而言,其在B上也比风景游更贴近。
3模型假设
3.1假设专家的评价是公正、客观的。
3.2假设游客对旅游的起点和终点无特殊偏好。
3.3假设天气对旅游路线的选择没有影响。
3.4游客对同一品质的旅游景点没有特殊偏好。
4符号说明
符号
符号说明
与第i个景点相关的因素组成的因素集
第i个景点的评判集
第i个景点的综合评判矩阵
各因素的权重集
第i个景点的综合评判结果
赋予线路1,2的各种评估指标(品质参数)的确定数值
对
在
点的关联系数,
5.模型的建立与求解
5.1.1问题的分析与模型的建立
需要进行的是对省主要的旅游景点进行品质综合评价。
在此,我们采用
模糊综合评价对主要景点进行评判。
题中所给景点的数据共九十个,我们以知名度在10000以上为标准筛选出三
十个数据作为主要景点。
具体步骤如下:
首先,权重在综合评价中有着极其重要的地位,其数值的确定常见的有层次
分析法,领导、专家投票决定权重法,课题组人员综合分析确定权重法,熵值法
等。
根据本题具体情况,我们采用专家评分法确定其权重。
设因素集
={
}
评价集
={
}
根据单因素评价得到
=(
…,
)
构造综合评判矩阵:
综合评判:
对权重
=(
…,
),计算
根据加权平均的方法构造权重
(j=1,2,…,m)。
至此,模糊综合评价模型建立完成,代入数据,根据最大隶属度原则作出评判。
5.1.2模型的求解
运用专家打分法分别给门票价格、知名度、类型、景区规模,景区开发时间
的权重为0.20.30.30.10.1,即
=[0.20.30.30.10.1],而每个主要景点的对于高品
质、中品质和低品质的权重由专家打分法获取数据(见附录1.1),最后我们用
MATLAB编程(原程序见附录1.1)求解B矩阵如下:
5.1.3结果分析
由B矩阵显然可以得出省主要景点的综合评价:
表1省主要旅游景点品质评价表
品质级别
旅游景点
高品质
西岛南山文化天涯海角蜈支洲岛大东海鹿回头滨海公园热带海洋世界罗马剧场万绿园公园兴隆热带植物园石梅湾火山口尖峰岭七仙岭吊国家森林公园
中品质
大小洞天亚龙湾蝴蝶谷西海岸带状公园万泉河漂流琼海红色娘子军南湾猴岛
低品质
东郊椰林博鳌万泉河万泉胡五指山风景区五指山峡谷漂流
5.2.1问题分析与模型的建立
本问需设计旅游路线,根据设计旅游路线的原理,我们决定以商人作为我们的市场定位群体。
由题可知,每个城市部都有若干个不同类别的风景区,因此我们假定以、这两座城市做为其旅游起点、终点,先计算出最短路,然后就所选的城市根据不同的主题旅游类型,选择适当的风景区。
最后形成旅游路线。
首先,将图中的13城市分别从1—13标号,如图
(1),然后运用Floyd算法求出到的最短路,最后根据所选城市中的各个风景类型选出文化历史游,风景游的两条旅游路线。
图113城市分布图
5.2.2模型的求解
用MATLAB编程(见附1.2)得出以下可能路径的数据分析结果:
表2路径数据分析结果
1
2
2
2
2
11
11
11
11
11
11
13
13
1
2
3
3
3
3
3
3
3
3
3
1
1
2
2
3
4
4
4
11
11
11
11
11
2
2
3
3
3
4
5
5
8
8
8
5
8
3
3
4
4
4
4
5
6
6
4
4
6
4
4
4
7
5
5
5
5
6
7
7
7
10
7
7
7
8
8
8
8
6
6
7
8
8
6
8
8
8
11
11
11
4
4
7
7
8
9
9
11
11
11
8
8
8
8
8
8
8
8
9
10
8
8
8
11
11
11
11
6
6
11
11
9
10
11
11
11
1
3
3
8
8
8
8
8
8
8
11
1
1
13
13
11
11
11
11
11
11
11
11
11
12
13
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
12
13
5.2.3结果分析
由上题数据从1到6的最短路为1—11—8—7—6,即—屯昌—琼中—五指
山—。
风景游路线需要景点类型为风景型,以上五个城市的风景景点如下(
高品质景点用*号加注):
表3风景游路线
城市风景型景点
滨海公园*、万绿园公园*
屯昌海瑞祖居、枫木鹿场
琼中黎母山森林公园
五指山水滿乡
南山文化旅游区*、天涯海角*、大小洞天、大东海*、亚龙湾沙滩
由于上中琼中没有人文历史类景点,故而求次优路线。
根据上题中的运行结
果,我们的得出次最优路线为:
1—11—3—4—5—6,即—屯昌—琼海—万
宁—陵水—。
人文历史旅游路线需要景点类型为人文型,以上五个城市的人文景点如下(高品质景点用*号加注):
表4人文型旅游路线
城市人文型景点
水世界“罗马剧场”*、人民公园
屯昌海瑞祖居、枫木鹿场
琼海万泉河漂流、琼海红色娘子军塑像
万宁东亚风情园、兴隆温泉
陵水吊国家森林公园
西岛*、南山文化旅游区*、蜈支洲岛*、亚龙湾中心广场、美丽之冠
综合得出两条能使旅客路径最短,且符合要求(高品质保证至少3个,保留
传统的知名景点)的线路
风景游路线:
滨海公园*、万绿园公园*——海瑞祖居、枫木鹿场——黎母山森林公园
——水滿乡——南山文化旅游区*、天涯海角*、大小洞天、大东海*、亚龙湾沙
滩
文化历史游路线:
水世界“罗马剧场”*、人民公园——海瑞祖居、枫木鹿场——万泉河漂流、
琼海红色娘子军塑像——东亚风情园、兴隆温泉——吊国家森林公园——西
岛*、南山文化旅游区*、蜈支洲岛*、亚龙湾中心广场、美丽之冠
5.3.1问题分析与模型建立
本题是为保证线路质量,对所求得的线路进行比对评估,评价的标准分别规定为空间距离、运行路线、时间安排、线路总体相似度、总体差异度和特色饱和度等方面。
根据灰色相关性原理得出灰色关联度,从而得到所求得的风景游和人
文游与所设标准的A和B相似性比对评估。
5.3.1.1对灰色模型运用的说明
1.考虑不同方面的系统特征序列
我们运用专家打分法赋予线路1,2的各种评估指标(品质参数)确定的数值
令
,若实数
满足
(1)规性
(2)整体性对于
,
有
(3)偶对对称性对于
,有
(4)接近性
越小,
越大
则称
为
对
的灰色关联度,
为
对
在
点的关联系数,并称1,2,3,4为灰色关联四公理。
2.定义关联度量化处理模式
设
为系统行为序列,对于
,令
=
则
满足灰色关联四公理,其中
成为分辨系数。
(证明见参考文献【2】中47页)
5.3.1.2模型函数的定义
然后调整
的值以比较两条路线和线路A,B的差别和相似性,就可以得到线路之
间的相似性比对评估。
5.3.2模型的求解
在完成了灰色关联系数的定义和准备工作之后,我们就可以利用灰色关联的
方法求解该问题。
采用专家打分法和客观数据综合的方法给线路A,B在六个品质参数上确定分
数。
A线路所赋值为b=[28304.54.60.30.7],而B线路所赋值为c=[80425.46.10.60.4],而风景游和人文游得值分别为a1=[51525.35.40.40.6]、a2=[62674.36.40.50.5],令一步信诺为0.5,通过MATLAB编程(见附录1.3)得出:
风景游、人文历史游的灰色关联系数为0.3711,0.3836;0.3426,0.3896。
5.3.3模型的分析
由关联系数得之,风景游与线路B更相似,但其与线路A的相似性却强于人文历史游;而人文历史游也与线路B更相似,比较风景游而言,其在B上也比风景游更贴近。
7.参考文献
[1]思峰郭天榜党耀郭,《灰色系统理论及其应用》,科学,1999年。
[2]薛定宇,《高等应用数学问题的MATLAB求解》,清华大学,2000年
附录
附1.1
[0.10.40.5;0.50.30.2;0.50.30.2;0.50.40.1;0.20.30.5]
r=[0.10.40.5;0.50.30.2;0.50.30.2;0.50.40.1;0.20.30.5];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
fori=1:
5
b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j)
end
end
b
b=
0.39000.33000.2800
[0.20.30.5;0.50.40.1;0.50.30.2;0.40.40.2;0.30.40.3]
r=[0.20.30.5;0.50.40.1;0.50.30.2;0.40.40.2;0.30.40.3];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
fori=1:
5
b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j)
end
end
b
b=
0.41000.35000.2400
[0.20.30.5;0.60.30.1;0.40.50.1;0.30.20.5;0.20.30.5]
r=[0.20.30.5;0.60.30.1;0.40.50.1;0.30.20.5;0.20.30.5];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
fori=1:
5
b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j)
end
end
b
b=
0.39000.35000.2600
[0.10.30.6;0.70.20.1;0.50.30.2;0.50.20.3;0.60.20.2]
r=[0.10.30.6;0.70.20.1;0.50.30.2;0.50.20.3;0.60.20.2];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
fori=1:
5
b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j)
end
end
b
b=
0.49000.25000.2600
[0.20.40.4;0.50.30.2;0.50.20.3;0.70.20.1;0.10.60.3]
r=[0.20.40.4;0.50.30.2;0.50.20.3;0.70.20.1;0.10.60.3];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
fori=1:
5
b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j)
end
end
b
b=
0.42000.31000.2700
[0.30.50.2;0.30.30.4;0.40.30.3;0.30.50.2;0.30.20.5]
r=[0.30.50.2;0.30.30.4;0.40.30.3;0.30.50.2;0.30.20.5];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
fori=1:
5
b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j)
end
end
b
b=
0.33000.35000.3200
[0.60.30.1;0.40.40.2;0.40.40.2;0.30.20.5;0.30.40.3]
r=[0.60.30.1;0.40.40.2;0.40.40.2;0.30.20.5;0.30.40.3];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
fori=1:
5
b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j)
end
end
b
b=
0.42000.36000.2200
[0.50.30.2;0.30.20.5;0.50.20.3;0.40.30.3;0.40.20.4]
r=[0.50.30.2;0.30.20.5;0.50.20.3;0.40.30.3;0.40.20.4];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
fori=1:
5
b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j)
end
end
b
b=
0.42000.23000.3500
[0.40.30.3;0.50.40.1;0.30.60.1;0.40.50.1;0.50.30.2]
r=[0.40.30.3;0.50.40.1;0.30.60.1;0.40.50.1;0.50.30.2];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
fori=1:
5
b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j)
end
end
b
b=
0.41000.44000.1500
[0.50.40.1;0.30.10.6;0.50.40.1;0.30.30.4;0.40.20.4]
r=[0.50.40.1;0.30.10.6;0.50.40.1;0.30.30.4;0.40.20.4];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
fori=1:
5
b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j)
end
end
b
b=
0.41000.28000.3100
[0.60.30.1;0.20.40.4;0.50.30.2;0.50.20.3;0.10.20.7]
r=[0.60.30.1;0.20.40.4;0.50.30.2;0.50.20.3;0.10.20.7];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
fori=1:
5
b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j)
end
end
b
b=
0.39000.31000.3000
[0.60.30.1;0.20.40.4;0.70.20.1;0.30.60.1;0.10.80.1]
r=[0.60.30.1;0.20.40.4;0.70.20.1;0.30.60.1;0.10.80.1];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
fori=1:
5
b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j)
end
end
b
b=
0.43000.38000.1900
[0.30.40.3;0.20.50.3;0.30.50.2;0.50.10.4;0.40.20.4]
r=[0.30.40.3;0.20.50.3;0.30.50.2;0.50.10.4;0.40.20.4];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
fori=1:
5
b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j)
end
end
b
b=
0.30000.41000.2900
[0.60.30.1;0.40.40.2;0.40.40.2;0.50.20.3;0.40.30.3]
r=[0.60.30.1;0.40.40.2;0.40.40.2;0.50.20.3;0.40.30.3];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
fori=1:
5
b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j)
end
end
b
b=
0.45000.35000.2000
[0.60.30.1;0.30.30.4;0.50.30.2;0.30.20.5;0.50.30.2]
r=[0.60.30.1;0.30.30.4;0.50.30.2;0.30.20.5;0.50.30.2];
a=[0.20.30.30.10.1];
b=zeros(1,3);
forj=1:
3
f
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