行程推荐方法和装置

摘要

本发明实施例提供一种行程推荐方法和装置，该方法包括：确定候选节点；依次对每一代蚁群执行以下操作：采用蚁群算法，根据任意两个候选节点之间的路径选择概率以及设定的时间阈值，确定当前代蚁群中每只蚂蚁爬行的整体路径；计算当前代蚁群中每只蚂蚁爬行的整体路径的效用值，并确定该当前代蚁群中效用值最大的至少一个整体路径；直至达到设定收敛条件，则停止对下一代蚁群执行所述操作；将各代蚁群中确定的效用值最大的至少一个整体路径推荐给用户。本发明利用蚁群算法能够提高行程推荐效率能够有效评估行程的优劣，为用户推荐满意的行程。

主权项

一种行程推荐方法，其特征在于，包括：确定候选节点；依次对每一代蚁群执行以下操作：采用蚁群算法，根据任意两个所述候选节点之间的路径选择概率以及设定的时间阈值，确定当前代蚁群中每只蚂蚁爬行的整体路径；计算所述当前代蚁群中每只蚂蚁爬行的整体路径的效用值，并确定所述当前代蚁群中效用值最大的至少一个整体路径；直至达到设定收敛条件，则停止对下一代蚁群执行所述操作；将各代蚁群中确定的效用值最大的至少一个整体路径推荐给用户；所述计算所述当前代蚁群中每只蚂蚁爬行的整体路径的效用值，具体为：$f\left(I_k\right)=\gamma *{\Sigma }_{i^{\prime }\in I_k}\psi \left(l\right(r_{i^{\prime }}\left)\right)+\theta *e^{-\delta \left({\Sigma }_{i^{\prime }\in I_k}dist\right(r_{i^{\prime }},r_{i^{\prime }+1}\left)\right)}+\mu *pk$其中，表示蚂蚁k爬行的整个路径I_k中选择的所有候选节点的总评分值，表示蚂蚁k爬行的整个路径I_k中选择的所有候选节点中相邻两个候选节点之间的总距离，pk表示蚂蚁k爬行的整个路径I_k的时间率；所述确定所述当前代蚁群中效用值最大的至少一个整体路径之后，还包括：根据所确定的所述当前代蚁群中效用值最大的至少一个整体路径，更新信息素矩阵之后，再对下一代蚁群执行所述操作；其中，所述更新的信息素矩阵为：τ(r_i^j)'＝(1‑ρ)*τ(r_i^j)+ρ*Δτ(r_i^j)，τ(r_i^j)表示更新前的所述两个所述候选节点r_i和r_j之间的信息素，Δτ(r_i^j)表示所述两个所述候选节点r_i和r_j之间的增量信息素，ρ表示挥发系数，I(r_i^j)表示所述两个所述候选节点r_i和r_j之间的路径，表示当前代蚁群中效用值最大的至少一个整体路径。