摘 要

　　隨著(zhù)旅游業(yè)的快速發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，游客對于景區導游系統的功能要求逐漸提高，如何滿(mǎn)足景區內游客實(shí)時(shí)定制游覽路線(xiàn)和回避景點(diǎn)擁堵的需求成為當前導游系統的研究重點(diǎn)。本文以路線(xiàn)規劃和擁堵預警為主要研究?jì)热荩�基于安卓設備的便攜性，設計實(shí)現了景區智能導游服務(wù)系統，為景區內游客實(shí)時(shí)定制游覽路線(xiàn)提供了可能，為景區因游客分布不均產(chǎn)生的擁堵問(wèn)題提供了解決方法。因此，本文的研究具有實(shí)際意義。

　　本文在對當前旅游景區存在的問(wèn)題和景區導游系統的不足進(jìn)行分析的基礎上，通過(guò)安卓技術(shù)、Java Web 技術(shù)和 WebService 技術(shù)的結合，設計并實(shí)現了基于安卓平臺的景區智能導游服務(wù)系統，該系統主要包括智能路線(xiàn)規劃和擁堵預警服務(wù)。首先，在智能路線(xiàn)規劃服務(wù)方面，本文從實(shí)際應用和游客自由定制路線(xiàn)的角度出發(fā)，將景區游覽路線(xiàn)規劃重新定義為連通圖部分點(diǎn)遍歷問(wèn)題。針對該問(wèn)題，對基本蟻群算法做出改進(jìn)，設計實(shí)現了智能路線(xiàn)規劃算法。該算法通過(guò)取消蟻群算法禁忌表限制，改變螞蟻周游結束規則，實(shí)現連通圖部分點(diǎn)遍歷，同時(shí)通過(guò)引入臨時(shí)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(wù)方面，本文對景點(diǎn)擁堵原因進(jìn)行了分析，提出通過(guò)對景區內游客提供擁堵預警服務(wù)，從而避免因游客分布不均而導致景點(diǎn)擁堵的問(wèn)題。本文針對景點(diǎn)游客人數變化不確定性強的特點(diǎn)，選擇 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )作為預測算法，綜合考慮網(wǎng)絡(luò )訓練速度和預測精度，設計了多輸入、單輸出的三層 BP 網(wǎng)絡(luò )，實(shí)現景點(diǎn)游客人數預測。

　　本文的研究對提高游客觀(guān)感體驗和景區服務(wù)質(zhì)量具有實(shí)際意義，同時(shí)，提出的智能路線(xiàn)規劃算法能夠解決連通圖部分點(diǎn)遍歷問(wèn)題，在其他領(lǐng)域同樣具有應用價(jià)值。

　　關(guān)鍵詞:安卓導游系統；路線(xiàn)規劃；擁堵預警；智能路線(xiàn)規劃算法；BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )

Abstract

　　With the rapid development of tourism and the continuous progress of science and technology, visitors’ requirements about the function of scenic tour guide system have gradually increased. So how to meet the needs of real-time customize tour routes for tourists in scenic spots and attractions congestion avoidance have become the research focus of current tour guide system. The main contents of this paper are route planning and congestion early warning. Based on the portability of Android devices, the scenic area intelligent tour guide service system is designed and realized. The system makes it possible for the tourists to customize the tour route in real time and solve the congestion problem caused by uneven distribution of tourists. Therefore, the study of this paper has great practical significance.

　　In this paper, based on the analysis of the current problems of scenic spot and the shortage of scenic tour guide system, the scenic area intelligent tour guide service system based on Android platform is designed and realized by the combination of Android technology, Java Web technology and WebService technology. The system mainly includes intelligent route planning and congestion early warning service. First of all, in the aspect of intelligent route planning service, this paper redefines the scenic route planning as the partly point traversal of connected graphs from the perspective of practical application and free customization routes. To solve this problem, the basic ant colony algorithm is improved, and the intelligent route planning algorithm is designed and implemented. By eliminating the taboo table restricts of ant colony algorithm, the improved algorithm changes the end rule of the ant travel and achieves the partly point traversal of connected graphs. At the same time, the efficiency of algorithm is improved by introducing the temporary weight matrix, which can avoid the smaller weight path is selected repeatedly. Secondly, in the aspect of congestion early warning service, this paper analyzes the reasons of the scenic spot congestion, and proposes a method to provide congestion early warning service for tourists in the scenic area. It can avoid congestion caused by uneven distribution of tourists. According to the large uncertainty of the number of tourists, BP neural network is chosen as the forecasting algorithm in this paper. Considering the network training speed and prediction accuracy, the three layer BP network with multiple inputs and single output is designed to forecast the number of tourists.

　　The study of this paper has practical significance to improve the tourists' perception experience and scenic area service quality. At the same time, the proposed intelligent route planning algorithm can solve the problem of partly point traversal of connected graphs, and it has the same application value in other fields.

　　Key words:Androidtour guide system; Route planning; Congestion early warning;Intelligent route planning algorithm; BP neural network

　　近年來(lái)，隨著(zhù)移動(dòng)通信技術(shù)的快速進(jìn)步和硬件性能的不斷提升，移動(dòng)終端的功能變得越來(lái)越強大。集通信和計算機功能于一體的安卓手機憑借較快的處理速度、便捷的操作方式和豐富的功能[1-2]，逐漸成為一個(gè)能夠實(shí)時(shí)為用戶(hù)提供多樣化便捷服務(wù)的移動(dòng)多媒體綜合平臺，成為眾多領(lǐng)域研究、應用的焦點(diǎn)。

　　安卓操作系統最初由 Andy Rubin 個(gè)人開(kāi)發(fā)，2005 年 8 月 Google 公司將其收購。Google 公司憑借其先進(jìn)技術(shù)和高端人才對安卓系統進(jìn)行不斷改進(jìn)，在短短十年的時(shí)間里安卓操作系統版本屢次升級，從最初的 1.0 版本逐漸更新升級到 6.0 版本，并逐漸被應用到多種設備，如智能手機、平板電腦、智能電視、智能手表、無(wú)人機等諸多產(chǎn)品。安卓操作系統是基于 Linux 的開(kāi)源操作系統，其應用平臺具有豐富的硬件選擇，并且具有非常強的可擴展性[3-5]，安卓系統的開(kāi)源特性吸引了廣大的軟件開(kāi)發(fā)者對其進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)和 APP 開(kāi)發(fā)等，促使基于安卓系統的智能設備迅速發(fā)展并逐步占領(lǐng)市場(chǎng)。國內的小米、魅族和華為等多家手機廠(chǎng)商均推出了自己定制的系統。同時(shí)隨著(zhù)處理器、顯示屏、內存、SD 卡、固態(tài)硬盤(pán)等硬件性能的快速提高，如今的智能手機已經(jīng)具有更加強大的數據處理能力，完全可以滿(mǎn)足圖像處理的基本應用。在國內，安卓操作系統自面世以后發(fā)展速度極快，已成為國內市場(chǎng)占有量最大的智能操作系統。2016 年 1 月 7 日國內移動(dòng)數據服務(wù)商QuestMobile 發(fā)布了《2015 年中國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)研究報告》，報告顯示截止到 2015年 12 月，國內在網(wǎng)移動(dòng)智能設備數量達到 8.99 億，其中安卓設備占有量達到70%[6]。

　　另一方面，隨著(zhù)我國社會(huì )經(jīng)濟迅猛發(fā)展，人們生活質(zhì)量不斷提高，越來(lái)越多的人選擇外出旅行度過(guò)自己的閑暇時(shí)間。游客人數的持續增長(cháng)，極大地促進(jìn)了國內旅游行業(yè)的發(fā)展，旅游業(yè)逐漸成為當今我國發(fā)展勢頭最強勁、速度最快的行業(yè)之一[7]。特別是近幾年來(lái)，各大景區游客人數持續增長(cháng)，甚至在十一黃金周等出游高峰期出現景區爆滿(mǎn)現象。根據 2015 年我國旅游經(jīng)濟運行報告數據來(lái)看，2014 年國內旅游市場(chǎng)實(shí)現平穩增長(cháng)，外國游客入境旅游人次達到 2636 萬(wàn)，港澳臺同胞入境旅游人次達到 1.02 億；國內旅游人次達到 36.11 億，增長(cháng) 10.67%。全年旅游總收入達到 3.38 萬(wàn)億元，較 2013 年增長(cháng) 14.7%，其中國際旅游收入 569 美元，增長(cháng)10.16%。數據表明游客人數的增長(cháng)，促進(jìn)了旅游業(yè)的發(fā)展，帶動(dòng)了社會(huì )的經(jīng)濟進(jìn)步。但與此同時(shí)，隨著(zhù)景區游客人數的增多，單一的推薦游覽路線(xiàn)導致景區內游客分布不均，景點(diǎn)擁堵頻發(fā)，景區管理者需要付出更多的人力、財力保障游客觀(guān)感體驗和生命安全[8-9]。如何解決好游客增多引發(fā)的景區管理弊端，是管理者急需解決的問(wèn)題。

　　隨著(zhù)旅游業(yè)的健康發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，如何提高游客的觀(guān)感體驗成為當前研究重點(diǎn)。最初人們依靠紙質(zhì)景區地圖游覽觀(guān)光，后來(lái)開(kāi)始出現電子導游產(chǎn)品，提供景點(diǎn)定位語(yǔ)音講解服務(wù)。到了 21 世紀，互聯(lián)網(wǎng)逐漸普及，途牛網(wǎng)、去哪網(wǎng)等旅游網(wǎng)站推出各種各樣的旅行服務(wù)，游客能夠方便的查詢(xún)景區信息、宏觀(guān)安排路線(xiàn)[10-11]。伴隨著(zhù)安卓設備的發(fā)展，景區導游 app 開(kāi)始出現在人們視野，能夠隨時(shí)隨地的為游客了解景區、自主出游提供了幫助。2014 年被國家旅游局確定為“智慧旅游年”，政府將加大旅游業(yè)技術(shù)研究投入，加快推動(dòng)網(wǎng)上預約、在線(xiàn)支付等旅游服務(wù)，表明智慧旅游將在我國進(jìn)入全面建設時(shí)期，得到國家的高度重視[12]。

　　本文從景區游覽路線(xiàn)規劃和擁堵預警兩方面出發(fā)，設計并實(shí)現了景區智能導游服務(wù)系統。本文的主要工作：首先，仔細研究了現有景區路線(xiàn)規劃問(wèn)題，發(fā)現當前研究側重于理論、實(shí)際應用性不強，不能直接應用到景區導游系統之中，通過(guò)對景區游覽路線(xiàn)規劃問(wèn)題進(jìn)行重新定義，設計了智能路線(xiàn)規劃算法，解決了連通圖部分點(diǎn)遍歷問(wèn)題；然后，針對部分景區因路線(xiàn)規劃不合理導致的游客分布不均、部分景點(diǎn)發(fā)生擁堵問(wèn)題提出了擁堵預警服務(wù)，通過(guò)比較多種預測算法，最終采用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )作為游客人數預測算法，在服務(wù)器端進(jìn)行網(wǎng)絡(luò )訓練，安卓客戶(hù)端直接使用；最后，通過(guò)對安卓、Java Web 開(kāi)發(fā)的學(xué)習，對景區智能導游服務(wù)系統做出詳細設計，編寫(xiě)了客戶(hù)端與服務(wù)器端的主要代碼，實(shí)現了研究的主要內容。

　　文章的具體組織結構如下：

　　第 1 章詳細介紹了課題的背景、課題研究的目的和意義以及國內外研究現狀，通過(guò)這些問(wèn)題的闡述，引出了本課題最終設計和實(shí)現的基于安卓平臺的景區智能導游服務(wù)系統。

　　第 2 章介紹了景區智能導游服務(wù)系統實(shí)現相關(guān)研究，主要介紹了安卓平臺的整體架構、軟件開(kāi)發(fā)主要技術(shù)、游覽路線(xiàn)規劃算法的相關(guān)研究、游客人數預測算法的相關(guān)研究。

　　第 3 章介紹了智能游覽路線(xiàn)規劃服務(wù)的研究。首先從實(shí)際應用和游客自主選擇的角度重新定義了景區游覽路線(xiàn)規劃問(wèn)題，然后通過(guò)研究蟻群算法解決 TSP 問(wèn)題的原理，設計了智能路線(xiàn)規劃算法，解決了連通圖部分點(diǎn)遍歷問(wèn)題，仿真實(shí)驗結果表明算法具有實(shí)際應用意義。

　　第 4 章介紹了擁堵預警服務(wù)的研究。首先通過(guò)對景點(diǎn)擁堵現象的分析，提出通過(guò)擁堵預警方式避免因游客分布不均引起的擁堵現象，然后選用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )作為游客人數預測算法，介紹了網(wǎng)絡(luò )結構的設計以及網(wǎng)絡(luò )訓練的方法。最后闡述了擁堵預警實(shí)現的詳細步驟。

　　第 5 章介紹了景區智能導游服務(wù)系統的設計與實(shí)現。首先詳細介紹了系統實(shí)現所需要的軟硬件條件和開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建步驟，然后對系統整體架構、客戶(hù)端功能、服務(wù)器端功能和系統數據庫進(jìn)行了詳細設計，最后對系統功能實(shí)現進(jìn)行了詳細介紹，包括所用技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)和實(shí)現流程。

　　景區智能導游服務(wù)系統實(shí)現：

歡迎、引導、登陸頁(yè)面

系統首頁(yè)、景區列表頁(yè)圖、景區詳情

景區地圖

用戶(hù)信息、條件選擇界面、游覽路線(xiàn)圖

擁堵預警效果圖

目 錄

　　第 1 章 緒論
　　　　1.1 課題背景
　　　　1.2 研究目的和意義
　　　　1.3 國內外研究現狀
　　　　1.4 論文主要工作與組織結構
　　第 2 章 相關(guān)技術(shù)研究
　　　　2.1 安卓概述
　　　　　　2.1.1 安卓平臺架構
　　　　　　2.1.2 安卓四大組件
　　　　2.2 游覽路線(xiàn)規劃
　　　　　　2.2.1 TSP 問(wèn)題模型
　　　　　　2.2.2 路線(xiàn)規劃算法
　　　　2.3 游客人數預測
　　　　2.4 本章小結
　　第 3 章 智能路線(xiàn)規劃服務(wù)研究
　　　　3.1 景區游覽路線(xiàn)規劃問(wèn)題定義
　　　　3.2 基本蟻群算法研究
　　　　3.3 智能路線(xiàn)規劃算法設計
　　　　　　3.3.1 定義臨時(shí)權值矩陣
　　　　　　3.3.2 目標景點(diǎn)的完全遍歷
　　　　　　3.3.3 最短路矩陣的定義
　　　　　　3.3.4 路徑權值的計算
　　　　　　3.3.5 算法具體流程
　　　　3.4 算法功能仿真檢驗
　　　　3.5 算法性能改進(jìn)
　　　　3.6 本章小結
　　第 4 章 擁堵預警服務(wù)研究
　　　　4.1 擁堵預警服務(wù)概述
　　　　4.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )基本原理
　　　　　　4.2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )概述
　　　　　　4.2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構
　　　　　　4.2.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )學(xué)習過(guò)程
　　　　4.3 景點(diǎn)游客人數預測
　　　　　　4.3.1 網(wǎng)絡(luò )結構設計
　　　　　　4.3.2 學(xué)習樣本及預測方法
　　　　4.4 擁堵預警服務(wù)流程
　　　　4.5 本章小結
　　第 5 章 系統設計與實(shí)現
　　　　5.1 系統開(kāi)發(fā)環(huán)境
　　　　5.2 系統設計
　　　　　　5.2.1 系統總體架構
　　　　　　5.2.2 安卓客戶(hù)端設計
　　　　　　5.2.3 服務(wù)器端設計
　　　　　　5.2.4 數據庫設計
　　　　5.3 系統實(shí)現
　　　　　　5.3.1 啟動(dòng)登陸實(shí)現
　　　　　　5.3.2 主界面實(shí)現
　　　　　　5.3.3 智能路線(xiàn)規劃服務(wù)實(shí)現
　　　　　　5.3.4 擁堵預警服務(wù)實(shí)現
　　　　5.4 本章小結
　　結 論
　　參考文獻
　　攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和獲得的科研成果
　　致 謝

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