論文の概要: Research on Travel Route Planing Problems Based on Greedy Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13226v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 12:28:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:27:56.448934
• Title: Research on Travel Route Planing Problems Based on Greedy Algorithm
• Title（参考訳）: グリーディアルゴリズムに基づく旅行経路計画問題に関する研究
• Authors: Yiquan Wang,
• Abstract要約: 欲求アルゴリズムに基づく経路計画問題は、与えられた開始点と終了点の間の最適経路またはほぼ最適経路を特定する方法を表す。 本稿では,まず都市評価指標をダウンスケールし,主要な主要成分を抽出し,データをダウンスケールするためにPCA法を用いる。 旅行者のニーズに応じて個別にルートをカスタマイズする,欲求に基づく経路計画アルゴリズムが提案され,最適化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The route planning problem based on the greedy algorithm represents a method of identifying the optimal or near-optimal route between a given start point and end point. In this paper, the PCA method is employed initially to downscale the city evaluation indexes, extract the key principal components, and then downscale the data using the KMO and TOPSIS algorithms, all of which are based on the MindSpore framework. Secondly, for the dataset that does not pass the KMO test, the entropy weight method and TOPSIS method will be employed for comprehensive evaluation. Finally, a route planning algorithm is proposed and optimised based on the greedy algorithm, which provides personalised route customisation according to the different needs of tourists. In addition, the local travelling efficiency, the time required to visit tourist attractions and the necessary daily breaks are considered in order to reduce the cost and avoid falling into the locally optimal solution.
• Abstract（参考訳）: 欲求アルゴリズムに基づく経路計画問題は、与えられた開始点と終了点の間の最適経路またはほぼ最適経路を特定する方法を表す。 本稿では,まず都市評価指標をダウンスケールし,主要な主成分を抽出し,KMOアルゴリズムとTOPSISアルゴリズムを用いてデータをダウンスケールする。 第二に、KMOテストに合格しないデータセットに対しては、エントロピー重み法とTOPSIS法を用いて総合的な評価を行う。 最後に,観光客のニーズに応じて個別にルートをカスタマイズするgreedyアルゴリズムに基づいて,経路計画アルゴリズムを提案し,最適化する。 また、地域旅行効率、観光地訪問に必要な時間、日々の休憩時間も考慮し、コストを削減し、地域最適ソリューションに陥ることを避ける。

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