基于安卓平臺的景區(qū)智能導游服務系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著旅游業(yè)的快速發(fā)展和科學技術的不斷進步，游客對于景區(qū)導游系統(tǒng)的功能要求逐漸提高，如何滿足景區(qū)內游客實時定制游覽路線和回避景點擁堵的需求成為當前導游系統(tǒng)的研究重點。本文以路線規(guī)劃和擁堵預警為主要研究內容，基于安卓設備的便攜性，設計實現(xiàn)了景區(qū)智能導游服務系統(tǒng)，為景區(qū)內游客實時定制游覽路線提供了可能，為景區(qū)因游客分布不均產生的擁堵問題提供了解決方法。因此，本文的研究具有實際意義。
　　本文在對當前旅游景區(qū)存在的問題和景區(qū)導游系統(tǒng)的不足

2、進行分析的基礎上，通過安卓技術、Java Web技術和WebService技術的結合，設計并實現(xiàn)了基于安卓平臺的景區(qū)智能導游服務系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括智能路線規(guī)劃和擁堵預警服務。首先，在智能路線規(guī)劃服務方面，本文從實際應用和游客自由定制路線的角度出發(fā)，將景區(qū)游覽路線規(guī)劃重新定義為連通圖部分點遍歷問題。針對該問題，對基本蟻群算法做出改進，設計實現(xiàn)了智能路線規(guī)劃算法。該算法通過取消蟻群算法禁忌表限制，改變螞蟻周游結束規(guī)則，實現(xiàn)連通圖部分點遍歷

3、，同時通過引入臨時權值矩陣，避免較小權值路徑被反復選擇，提高算法效率。其次，在擁堵預警服務方面，本文對景點擁堵原因進行了分析，提出通過對景區(qū)內游客提供擁堵預警服務，從而避免因游客分布不均而導致景點擁堵的問題。本文針對景點游客人數(shù)變化不確定性強的特點，選擇BP神經網絡作為預測算法，綜合考慮網絡訓練速度和預測精度，設計了多輸入、單輸出的三層BP網絡，實現(xiàn)景點游客人數(shù)預測。
　　本文的研究對提高游客觀感體驗和景區(qū)服務質量具有實際意義，同