动态旅游行程规划的标签校正算法

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旅游业最重要的考虑因素之一是如何设计最佳的旅行形成计划。选择最感兴趣的地点并设计个性化的旅游行程称为旅游行程设计问题(TTDP),并可将其模拟为定向运动问题。在论文中,通过引入时间聚合图建立了一个数学规划模型,并运用基于网络规划和动态规划思想,提出了一种新的标签校正算法(Label Correcting Algorithm,LCA)来解决动态网络规划问题。最后给出一个数值例子说明该算法的有效性和可行性。
其他文献
针对低秩矩阵恢复需要求解大规模矩阵核范数奇异值分解,计算复杂度高的缺陷,提出基于非负矩阵分解的低秩矩阵恢复模型。新模型通过对传统低秩矩阵恢复模型中的低秩矩阵进行非负因子分解,不但可以保持原始数据的局部特征,而且其低秩性可以快速求解矩阵低秩分解,从而避免了矩阵核范数求解大规模奇异值分解问题。在算法上采用多乘子交替迭代法(ADMM),将全局问题分解为多个易求解的局部子问题,对每个子问题利用拉格朗日乘子