城郊观光农业旅游线路优化研究

樊丹 刘仙 杜瑶

摘 要：以成都市周边的郊区作为城郊观光农业旅游的研究样本，首先对经典的Dijkstra算法进行输入矩阵方面的改进；其次结合出行费用、距离等方面的因素得出交通费用与邻接距离矩阵；最后运用改进的Dijkstra算法对优选的城郊观光农业旅游景点进行串联与整合，设计出合理的城郊观光农业旅游线路，为旅游者的出行提供借鉴与参考。

关键词：Dijkstra算法；观光农业旅游；线路优化；最短路径

中图分类号：F2 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.36.014

1 引言

近年来，观光农业旅游作为一种新型放松身心的旅游休闲模式，逐渐受到众多旅游者的青睐。对于旅游者而言，城郊作为都市的“后花园”，其时间与空间距离上的优势，使得城郊成为了观光农业旅游者亲近大自然的首选去处。目前，学者们对观光农业旅游的相关理论研究稍显薄弱，观光农业旅游线路的设计及优化研究成果较少。管宁生认为观光农业的健康发展离不开合理有效的旅游线路设计，一个地区旅游线路的开发水平、完善程度及销售成功与否最终会影响到该地区的旅游发展。谢雨萍提出农业旅游线路是指根据资源条件和各旅游利益相关者的要求，并为了取得社会效益、经济效益和环境效益三大效益而对各种旅游景点进行设计和串联的集合体。栾玲提出旅游线路设计应节省游客时间、路程、费用，并使景点内容丰富，避免重复经过相同旅游点，线路编排应劳逸结合、富有节奏感。

2 问题提出

设计合理的旅游线路问题，可简化为最短路径问题模型，即从某一节点出发，如何找到一条路径，遍历所有的旅游节点最终回到出发点，使路径总长度或总费用之和达到最小值。最短路径问题可通过多种算法进行优化求解，最为经典的算法是Dijkstra算法；成都市作为我国“农家乐”旅游的发源地之一，观光农业旅游发展迅速，已具备品牌化、规模化发展的条件。基于以上因素，本文首先对经典的Dijkstra算法进行输入矩阵方面的改进；紧接着以成都市周边的郊区作为城郊农业旅游的研究样本，结合出行费用、距离等方面的因素得出交通费用与邻接距离矩阵，最后运用改进的Dijkstra算法对优选的观光农业旅游景点进行串联和优化，提出合理有效的成都郊区观光农业旅游线路设计方案。

3 Dijkstra算法的改进

经典的Dijkstra算法作为单源最短路径算法，在对初始矩阵进行输入过程时，随着节点个数的逐次增加，势必会出现愈发繁琐的情况。针对邻接矩阵的结构特点，本文对经典Dijkstra算法进行输入矩阵方面的改进，以此来尝试提高算法的实用性。改进Dijkstra算法的核心代码如下：

步骤1： 确认初始矩阵的阶数；

void Dijkstra （ ）

{

int ARow，ACol；

float tmp；

printf（“输入矩阵的行数和列数：＼＼n”）；

scanf（“%d，%d”，&ARow;，&ACol;）；

arr=new float *[ARow]；

for（i=0；i<=ARow；i++）

arr[i]=new float[ACol]；

printf（“输入二维矩阵的数据（%d行%d列）：＼＼n”，ARow，ACol）；

}

步骤2： 由于Dijkstra算法是单源点算法，需输入起始源点编号，即可运算出起点为所输入源点的最短路径；

do{

printf（“＼＼n请输入源点编号：”）；

scanf（“%d”，&v0;）；

for（ i=0； i

{

dist[i]=Edge[v0][i]； S[i]=0；

if（ i！=v0 && dist[i]

else path[i]=-1；

}

S[u]=1；

for（ k=0； k

if（ ！S[k] && Edge[u][k]

{

dist[k]=dist[u]+Edge[u][k]； path[k]=u；

}

} while（1）；

4 算法运用

为使研究样本具有代表性，本文选取成都周边深受游客喜爱的8个观光农业旅游景点：向峨猕猴桃小镇、友爱镇农科村、光明樱桃沟、大邑出江镇田园村、彭州升平镇、青白江清泉镇红岩村、新津梨花溪、好秾人有机农庄来进行线路整合与分析，将其依次标记为Ni（i=1，2，…8）。

4.1 研究假设及数据来源

4.1.1 研究假设

假设城郊观光农业旅游是以私家车为交通工具，路况通畅，景点内游玩的距离未列入考虑范围。交通费用依据四川省收费标准进行假设：燃油费0.65元/车·公里，京昆、沪蓉等高速公路0.45元/车·公里，成都绕城高速0.57元/车·公里。

4.1.2 数据来源

利用景点的经纬度信息及研究假设，可得到8个景点的邻接距离矩阵与交通费用表，如表1、表2所示。

4.2 实验结果

结合表1、表2所列出的数据，在C语言环境下运行改进后的Dijkstra算法程序，通过逐次输入起始源点，得出从不同景点出发的最优城郊观光农业旅游线路，如表3所示。

由实验结果可以看出，改进后的Dijkstra算法可以有效的求解城郊观光旅游线路优化问题，验证了经过改进的Dijkstra算法是有效与可行的。

5 结论与展望

随着城郊观光农业旅游的发展，城郊特有的舒适恬静、观光农业所涉及的农业生产过程及产品吸引着众多游客从大都市前往郊区农村休闲度假，但大多城郊观光旅游者旅行时间有限，需要合理和个性化的旅行线路来减少时间与费用成本。基于此，本文以成都市周边的郊区作为城郊观光农业旅游的研究样本，结合出行费用、出行距离等方面的因素，运用改进的Dijkstra算法对优选的城郊观光农业旅游景点进行串联与优化，设计出合理的城郊观光农业旅游线路，目的是节约旅游者的时间成本与旅行费用，为城郊观光农业旅游线路的研究及旅游者的出行提供借鉴与参考。整体来看，本文只是从图论算法的角度对城郊观光农业线路进行优化实验，计算出合理的城郊观光农业旅游线路，并未将旅游资源自身的特征纳入考虑因素中来，我们将在下一步的城郊观光农业旅游线路研究工作中，纳入旅游资源自身的特征，以此来完善城郊观光农业旅游线路研究体系。

参考文献

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