旅游路线推荐算法_旅游路线推荐系统
今天，我将与大家共同探讨旅游路线推荐算法的今日更新，希望我的介绍能为有需要的朋友提供一些参考和建议。
1.制作旅游指南的app制作详细的旅游指南
2.四人自驾2.0四驱汉兰达去西藏，大约需要花费多少钱？
3.爬山算法（Hill Climbing）解决旅行商问题（TSP）
制作旅游指南的app制作详细的旅游指南
1.制定旅行攻略的app
有，但是大部分都不实用。市场上曾经有一些创业公司尝试用技术或者机器算法来完成出行计划的自动生成，但是运行结果非常不理想。
因为旅游产品基本分为标准产品和非标准产品，机票、酒店门票这类标准化程度高的产品是标准产品，而其他的跟团游、个性化定制游、小套餐游则很难标准化。产业链很长，里面有很多不确定的服务和元素，很难通过机器算法定制人工智能。即使你填了需求点，系统根据数据定制的旅游方案仍然是不可执行的，非常不适用，因为旅游这类产品。建议大家关注清逸APP，别t主动推荐算法，但会为用户提供旅游指南、Qamp同伴等。根据这些旅游内容和知识的分享，用户基本上从一个小小的游客完成了自己的个性化旅游计划，这可能是未来旅游行业提供个性化产品的一个方向。
2.做一份详细的旅游攻略
出行指南应包含具体的路线规划、时间安排、沿途食住推荐、天气预警、防骗防坑提醒等内容。
详情如下：
1.首先要有合理的路线推荐。这条路线需要尽可能的方便快捷，既省时又省钱。
2.有详细的食物或餐饮推荐可以不要错过。吃饭是旅行中的一大问题。一个优秀的战略必须完美地解决旅行者的问题食物；
3.有又好又便宜的住宿推荐。住宿的问题也是旅行中的一大烦恼。如果选择了错误的住宿，旅行者休息不好，不仅影响心情，还会影响旅行进程；
4.可以完美解决交通问题。景点之间，一个地方到另一个地方，用什么交通工具更快更方便，也是一个优秀的旅游指南要解决的问题。
5.标记了特殊注意事项。每个地方的气候和文化特色都不一样。一本优秀的旅游指南一定会突出这一点。比如去高原地区要注意高原反应，去少数民族地区要遵守当地礼仪；
6.它最好有防骗防坑的提醒。
3.如何制定旅游攻略
旅游线路设计的合理性因人而异。是否合理，真的没有具体结论。有人认为在最短的时间内游览最多的景点是合理的；也有人认为同等情况下花费最少是合理的。其实在旅行之前，我们要搞清楚自己内心想要的是什么。很多人经常走入这样的误区。旅行结束后，他们会快速看一眼花，不会说花了钱。人还是很累，但是并没有达到放松自己的目的。
(1)出发前，一定要查看景点的交通状况和售票机制。如果景点之间交通不便，对于散客来说，购票就比较复杂。建议直接跟着旅行团走，按照旅行团既定路线走，或者请私人导游。这是我今年8月份去张家界旅游时发生的事情。之前各个景点相距很远，每天上路要4-5个小时。而且天门山景区的门票还得提前摇号。如果没有旅行团的帮助，散客排队时间会更长。
(2)如果选择自驾游或自驾游，出发前准备一份旅游地图，标注好所有目的地，然后结合交通地图找出各个景点之间的主要交通路线。如果有高速或国道，尽量不走省道和乡道，尤其是事故多发区，注意做好路线备份。路上一天开车最好不要超过500km，就是要注意景点的衔接。
我一直有一个观点，旅行应该和旅游区分开来。它最好赶紧停下来。现在社会生活节奏已经很快了。如果连旅行都变成了一种快餐模式，那它就赢了
4.旅游做好攻略
It在自驾游中，做好旅行是非常重要的。根据我自己的经验和多年的公路旅行经验，我我想说几件事。
首先，确定几个主要的旅游目的地
这些目的地在同一个大区域。要考虑这些景点的特点，比如云南的油菜花和水梯田，内蒙古额济纳的胡杨林，东北的红叶，内蒙古的草原，川西秋天容易看到的雪山。
二、电路设计
有时间限制的朋友要根据时间长短安排路线，没有时间限制的朋友可以随意。线路设计原理是环线，没有回头路，性价比高。利用地图和手机导航软件，按照地理顺序找出连接它们的道路，将这些预定的景点连接起来，计算出公里数。路线设计好之后，多看看和这条路线相关的游记和介绍，把你没有的景点也包括进去我以前不知道。比如我们去贵州自驾。在路线设计上，我们从长寿之乡巴马到乐业县天坑。通过阅读他人s游记，我们发现这条路经过丰县三门海景区。画面很美，我们果断去了，得到了意想不到的惊喜。
第三，安全考虑
自驾，安全第一。线路设计应考虑交通安全。雨季山区容易发生泥石流、滑坡，冬季高原道路会有冰雪。关注修路信息，绕道看是否安全。
第四，准备必要的物品
它最好准备好充气泵、牵引绳、充电宝和防滑链，以备旅途中需要。可以用手机软件或者车载导航进行导航。纸质地图还是要带的，需要的时候看着方便。然后就是各种证件，生活用品。带上现金，以防万一。比如有一次遇到加油站，只收现金。我们还帮别人用微信兑换现金。
动词（verb的缩写）保养车辆。
长途旅行，车况好。出发前一定要对车辆进行充分的保养，以防在路上发生故障造成麻烦。另外，由于备胎长期不用，气压不足的可能性很大，一定要充气。
综合以上几点，攻略很可能赢了没有太多问题。有了攻略，也要注意安全，顺利出行，平安回家。
:5.旅游攻略咋做
.你认识的导游就是一张活地图。想玩不熟的路，找认识的导游咨询一下。你做了两年多的老导游，平时闲暇时间都要在各条线路上学习培训。你对路况，民俗饮食等方面有了全面的了解。如果你认识导游，恭喜你获奖。
当前位置答案是第一个。他没有我不经常旅行。我不太了解它；
第二，他担心你没有Idon’我不喜欢他的选择，最后你还是生气了；
第三，男生随便说的话是真的随便，女生不是。
男生可以做任何他们想做的事，即使他们不最后我没有好的经历。他们不我不在乎那么多。但是女生不随便，我不我不知道我想要什么，但我很清楚我不需要什么。t想要，所以男生会疯狂。不是它不休闲吗？为什么可以这工作还是那工作？
:6.旅行要做攻略吗
1.攻城夺池。
2.生活的方法和准则。
3.在给予和索取的情况下，人们如何表现自己的策略。
4.沿途的资料和地图。
5.游戏过程和技巧的详细讲解和步骤。
6.天赋显示它能做什么。热门旅游指南和游戏指南。
7.在现代汉语中，动词的意思是派生的，即和Galgame中的女主角完成一个好的结局叫攻略完成。因为有些gal游戏比较难，需要使用攻略秘籍来完成好端端的，所以从好感0到好端端的过程就叫攻略。
8.在日常生活中，也指两个人交往时，一方追求另一方，追求者成功。
扩展资料：
四人自驾2.0四驱汉兰达去西藏，大约需要花费多少钱？
某售货员要到若干城市去推销商品，已知各城市之间的路程，他要选定一条从驻地出发，经过每个城市一遍，最后回到住地的路线，使总的路程最短。
邻接矩阵：
如下无向图结构和其邻接矩阵表示，共4个顶点
输入：
4 6
1 2 30
1 3 6
1 4 4
2 4 10
2 3 5
3 4 20
输出：
路线为:
1 3 2 4 1
回溯法，序列树， 假设起点为 1。
算法开始时 x = [1, 2, 3, ..., n]
x[1 : n]有两重含义 x[1 : i]代表前 i 步按顺序走过的城市， x[i + 1 : n]代表还未经过的城市。利用Swap函数进行交换位置。
若当前搜索的层次i = n 时，处在排列树的叶节点的父节点上，此时算法检查图G是否存在一条从顶点x[n-1] 到顶点x[n] 有一条边，和从顶点x[n] 到顶点x[1] 也有一条边。若这两条边都存在，则发现了一个旅行售货员的回路即：新旅行路线），算法判断这条回路的费用是否优于已经找到的当前最优回路的费用bestcost，若是，则更新当前最优值bestcost和当前最优解bestx。
若i < n 时，检查x[i - 1]至x[i]之间是否存在一条边, 若存在，则x [1 : i ] 构成了图G的一条路径，若路径x[1: i] 的耗费小于当前最优解的耗费，则算法进入排列树下一层，否则剪掉相应的子树。
···
using namespace std;
const int max_ = 0x3f3f3f;
const int NoEdge = -1;
int citynum;
int edgenum;
int currentcost;
int bestcost;
int Graph[100][100];
int x[100];
int bestx[100];
void InPut()
{
int pos1, pos2, len;
scanf("%d %d", &citynum, &edgenum);
memset(Graph, NoEdge, sizeof(Graph));
for(int i = 1; i <= edgenum; ++i)
{
scanf("%d %d %d", &pos1, &pos2, &len);
Graph[pos1][pos2] = Graph[pos2][pos1] = len;
}
}
void Initilize()
{
currentcost = 0;
bestcost = max_;
for(int i = 1; i <= citynum; ++i)
{
x[i] = i;
}
}
void Swap(int &a, int &b)
{
int temp;
temp = a;
a = b;
b = temp;
}
void BackTrack(int i) //这里的i代表第i步去的城市而不是代号为i的城市
{
if(i == citynum)
{
if(Graph[x[i - 1]][x[i]] != NoEdge && Graph[x[i]][x[1]] != NoEdge && (currentcost + Graph[x[i - 1]][x[i]] + Graph[x[i]][x[1]] < bestcost || bestcost == max_))
{
bestcost = currentcost + Graph[x[i - 1]][x[i]] + Graph[x[i]][x[1]];
for(int j = 1; j <= citynum; ++j)
bestx[j] = x[j];
}
}
else
{
for(int j = i; j <= citynum; ++j)
{
if(Graph[x[i - 1]][x[j]] != NoEdge && (currentcost + Graph[x[i - 1]][x[j]] < bestcost || bestcost == max_))
{
Swap(x[i], x[j]); //这里i 和 j的位置交换了, 所以下面的是currentcost += Graph[x[i - 1]][x[i]];
currentcost += Graph[x[i - 1]][x[i]];
BackTrack(i + 1);
currentcost -= Graph[x[i - 1]][x[i]];
Swap(x[i], x[j]);
}
}
}
}
void OutPut()
{
cout << "路线为:" << endl;
for(int i = 1; i <= citynum; ++i)
cout << bestx[i] << " ";
cout << "1" << endl;
}
int main()
{
InPut();
Initilize();
BackTrack(2);
OutPut();
}
···
爬山算法（Hill Climbing）解决旅行商问题（TSP）
4人自驾2.0四驱汉兰达到西藏，以成都到西藏为例，大概需要花费1万元左右。很多人在生活中会喜欢约上几个好朋友一块去西藏玩耍，自驾游更是首屈一指的选择。不过需要注意的是，现在的路线大多都是柏油马路，因此大多数车型都可以满足出行要求。
大概需要花费1万元左右。
汉兰达油耗较高，如果4个人驾驶汉兰达去西藏玩耍的话，2000公里的路程，油费需要2000块左右，在路上过路费也需要2000块左右，吃喝玩乐一套下来，6000元左右，也算是较为节俭的算法，因此大约需要花费1万元左右，可以从成都到西藏游玩一圈。
去西藏游玩有哪些事情需要注意？
如果是4人结伴一同前行的话，一定要先去了解一定的知识，对于道路风险来说也要提前了解，在雨季的时候，西藏容易出现泥石流和塌方等情况，尽管说现在的道路是柏油道路，但是受海拔气候以及道路影响很多，车子在行进过程中也会出现抛锚的情况，汉兰达只是普通的城市SUV，应付川藏线还有一定的差距，外出旅游也要和有经验的同行者一同上路才行。
花钱多少，不能一概而论？
每个人的消费观念都是不同的，在外出旅游的时候，有的人在乎沿途的风景，有的人则喜欢买一些纪念品回到家中和自己的亲戚朋友分享，如果是手头拮据的话，外出旅游的时候也要注意将钱花在刀刃上，对于普通人来说，去西藏游玩最好去多看一些风景，不过需要注意的是在自驾游的过程中，每到一个地点必须要按时保养车辆，这样可以更好的确保出行安全，避免产生其他意外情况。
旅行商问题 TSP（Travelling Salesman Problem）是数学领域中著名问题之一。TSP问题被证明是 NP完全问题 ，这类问题不能用精确算法实现，而需要使用相似算法。
TSP问题分为两类：对称TSP （Symmetric TSP）以及非对称TSP （Asymmetric TSP）
本文解决的是对称TSP
假设：A表示城市A，B表示城市B，D(A->B)为城市A到城市B的距离，同理D(B->A)为城市B到城市A的距离
对称TSP中，D(A->B) = D(B->A)，城市间形成无向图
非对称TSP中，D(A->B) ≠ D(B->A)，城市间形成有向图
现实生活中，可能出现单行线、交通事故、机票往返价格不同等情况，均可以打破对称性。
爬山算法是一种局部择优的方法，采用启发式方法。直观的解释如下图：
爬山算法，顾名思义就是爬山 ，找到第一个山峰的时候就停止，作为算法的输出结果。所以，爬山算法容易把局部最优解A作为算法的输出，而我们的目的是找到全局最优解B。
如下图所示，尽管在这个图中的许多局部极大值，仍然可以使用模拟退火算法（Simulated Annealing） 发现全局最大值。
必要解释详见注释
此处根据经纬度计算城市间距离的公式，请参考 Calculate distance between two latitude-longitude points? (Haversine formula)
此处初始化数据源可以使用 TSPLIB 中所提供的数据，此程序大致阐述爬山算法的实现。
编写于一个失眠夜
菜鸟一枚，欢迎评论区相互交流，加速你我成长。
好了，今天关于“旅游路线推荐算法”的话题就讲到这里了。希望大家能够对“旅游路线推荐算法”有更深入的认识，并且从我的回答中得到一些帮助。