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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:劉智偉
研究生(外文):Chih-Wei,Liu
論文名稱:應用蟻群最佳化演算法規劃旅遊路線之研究:以南部三縣市為例
論文名稱(外文):A study of applying Ant Colony Optimization algorithm for itinerary planning - An example of three counties of southern Taiwan
指導教授:王鼎超
指導教授(外文):Ding-Chao,Wang
學位類別:碩士
校院名稱:南台科技大學
系所名稱:資訊管理系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2009
畢業學年度:97
語文別:中文
論文頁數:60
中文關鍵詞:蟻群最佳化演算法旅遊動機行程規劃旅行銷售員問題
外文關鍵詞:ACOtourism motivationitinerary planningTSP
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自政府宣佈週休二日,國內旅遊風氣逐漸興起,甚至近日來國人提倡節能減碳口號,騎乘腳踏車蔚為休閒活動項目之一,短期的旅遊可舒解平日所累積的壓力,國民旅遊已被全民所重視。但民間的旅遊網站或政府提供的旅遊資訊網,皆是針對套裝行程或景點介紹為主,使用者喜歡的景點不一定都在同一套裝裡,且旅遊景點資訊搜尋費時費工。對一趟旅遊而言,行程規劃為主要核心,也是旅遊成敗的關鍵因素之一,如果旅遊出發前,能為使用者提供客製化的行程規劃,對旅遊者行前準備的幫助是相當大的。本論文應用蟻群最佳化演算法(Ant Colony Optimization, ACO)可尋求最佳路線的特性,為使用者旅遊動機所選的景點作路徑規劃,幫助使用者迅速找到心儀且適合的旅遊行程規劃,並將研究結果實作出能提供客製化的整合旅遊網頁服務網站呈現。
Since the two-day weekend system implemented in Taiwan, the tourism related sector has been receiving increasing attention. In addition, recent trends to conserve power consumption and decrease carbon emission have made cycling one of the major leisure activities for the public. Moreover, traveling has been much welcomed by the general public since short-term traveling relieves different kinds of pressure. However, commercial tourist websites and governmental tourist portals focus only on tourist packages and presenting information about scenic sites. Users’ desired destinations are not necessarily included in one particular package and the tourist information collection process is quite time-consuming. Itinerary planning is crucial for a trip and is critical for a satisfying tour. Customized itinerary planning before setting off is therefore very helpful for users intended to engage in traveling. This study intends to investigate how to apply “Ant Colony Optimization” (ACO) algorithm to search for the best itinerary solution based on users’ choices of destinations, so a satisfying itinerary can be planned. Finally, this project constructs an integrated tourist service website offering customized information services.
第一章 前言……………………………………………………………………….1
第二章 文獻探討………………………………………………………………….7
  2.1 旅行推銷員問題(Traveling Salesman Problem,TSP)………………7
2.1.1 TSP問題定義……………………………………………………7
2.1.2 TSP問題範例……………………………………………………7
  2.2 解決TSP演算法……………………………………………………………8
2.3 旅遊路線規劃……………………………………………………………10
2.4 旅遊動機…………………………………………………………………10
2.5 自然界螞蟻尋找食物之行為模式………………………………………11
2.6 蟻群最佳化………………………………………………………………12
2.7 蟻群演算法流程…………………………………………………………15
2.8 南部三縣市豐富之旅遊資源……………………………………………17
第三章 蟻群演算法應用於旅遊路線推薦…………………………………………19
3.1 蟻群演算法運算法則……………………………………………………19
3.2 旅遊總量概念……………………………………………………………20
3.3 蟻群演算法於旅遊路線推薦系統之分析………………………………21
3.4 使用者問卷調查…………………………………………………………23
第四章 旅遊路線推薦系統建置……………………………………………………27
4.1 系統平台…………………………………………………………………27
4.2 旅遊推薦系統流程………………………………………………………27
4.3 系統資料庫建置規劃……………………………………………………30
4.4 系統實作…………………………………………………………………30
4.5 問卷調查分析……………………………………………………………39
第五章 結論與未來研究……………………………………………………………53
5.1 結論………………………………………………………………………53
5.2 未來研究…………………………………………………………………54
參考文獻………………………………………………………………………………55
1.王正傑,”應用演化式演算法求解機率旅行推銷員問題”,國立暨南國際大學土木工程學系碩士論文,2006。
2.吳桂芳,伍紅華,”求解TSP問題的蟻群演算法”,廣西民族大學學報,第13卷第2期,p64-67,2007。
3.陳雅雯,”蟻群最佳化演算法於生態旅遊路線規劃之研究”,立德管理學院資源環境研究所碩士論文,2007。
4.梁韵嘉,羅敏華,劉宜婷,張閎翔,”應用蟻群最佳化演算法於團隊越野競賽問題之研究”,元智大學工業工程與管理學系大專生專題研究計劃結案報告, 2008。
5.黃耀昆,”旅遊動機、旅遊意象與滿意度關係之研究-以田尾公路花園為例”,國立嘉義大學農學院林業暨自然資源研究所碩士論文,2006。
6.陳瑞麟,”以消費者需求為基的網際網路策略-我國旅遊網站之實証研究”, 國立成功大學企業管理研究所碩士論文,1999。
7.陳詩雅,”網路商店線上瀏覽對採購行為影響研究—以投資理財與旅遊服務為例”,國立臺北大學企業管理學系碩士論文,2008。
8.林佩蓉,”旅遊網站服務品質對顧客關係利益與滿意度忠誠度之影響 ”,大葉大學工業關係所碩士論文,2005。
9.陳瑞麟,“以消費者需求為基的網際網路策略-我國旅遊網站之實証研究”, 國立成功大學企業管理研究所碩士論文,2006。
10.連英惠,”智慧型旅遊路線排程系統”,靜宜大學資訊管理研究所碩士論文,2002。
11.李俊憲,”整合遺傳演算法與專家系統技術於導覧行程規劃最適化評估之應用”,大葉大學休閒事業管理研究碩士論文,2006。
12.王治立,”旅遊語意網整體服務系統之建置”,大葉大學資訊管理研究所碩士論文,2004。
13.鄭瑞明,”西拉雅國家風景區遊憩系統遊客決策之研究”,立德管理學院休閒管理研究所碩士論文,2007。
14.江柏彥,”蟻群系統於多目標流程式排程有效解之研究”,天主教輔仁大學管理學研究所碩士論文,2006。
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26.Rowley, J.,“‘Window’ Shopping and Browsing Opportunities in Cyberspace”, Journal of Consumer Behavior, Vol.1, No.4, 2002, pp.369-378.
26.A star路徑搜尋初探,http://swf.com.tw/?p=67
27.中央氣象局南區氣象服務,http://south.cwb.gov.tw/
28.台南市政府文化觀光處,http://culture.tncg.gov.tw/
29.交通部觀光局西拉雅國家風景區,http://www.siraya-nsa.gov.tw/
30.易遊網,http://www.eztravel.com.tw
31.屏東觀光旅遊資訊網,http://travel.pthg.gov.tw/
32.雄獅旅行社,http://www.liontravel.com/
33.高雄縣政府觀光交通處-觀光指南,http://traffic.kscg.gov.tw/
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