最近被赶鸭子上架, 要求写一个旅行规划算法。数据源是一些景点, 餐馆和购物区。在写的时候, 我的大概思路是先做一个分组,
将离的比较近的几个点放在一起, 然后分区。再对每个区域内的点进行最短路径算法分析。但是,在写算法的过程中, 我能列出非常多的个例来对当前的思路进行反驳。尤其是餐馆也被当成点来进行计算。如果用户选了2个景点,10个餐馆怎么算?
所以,我觉得旅行规划工具只能作为用户的辅助工具。因为实际旅行中的变故是非常大的(针对个人出行游, 比如去了高原地区,发生高原反应,中途停止)。不可能按部就班的按照算法规划出来的行程来旅行。虽然用户可以对生成的结果作人工调整, 但是, 如果调整已经变成必须
的一步, 那么算法还有什么价值呢。(我技术非常有限, 我不排除有更好的解决方案, 比如用模拟退火算法, 类神经算法, 动态规划算法写出规划结果更加精确的算法)
那么, 旅行规划怎么做才能贴近实际情况呢?
这类算法的价值又在什么地方?
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zeraba 2014-12-23 19:41:45 +08:00
个人觉得该去运营那边听听运营的意见 他们预想中的效果是什么 期望达到的目标是怎样的 然后再是怎样去实现 看描述貌似只是楼主近期有一个项目 但是不要脱离运营哦~ PS 其实TSP就够了 除非数据量很大 需要考虑收敛 实际情况是 景点附近的酒店和购物中心只有有限的数量级 个人意见是重点放在和其他部门的沟通上
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Mirachael OP @zeraba 我想不通一点, 因为实际情况应该很复杂吧, 比如景点的开馆闭馆时间, 春夏秋冬的夜晚时间,用户的自身状况等。那么算法再怎么牛b也不可能考虑到这么全面吧。所以我只想证明一点, 就是这个需求逻辑, 完全就是扯淡。我今天想了一下, 应该是用户根据自身的实际状况,自己选择当天的景点, 算法只能为其计算出最优的路线。我想这种方式可能才比较贴近实际状况。
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zeraba 2014-12-24 18:31:57 +08:00
@mojixiang1102 是的 如果运营期望通过算法想坐在办公室数钱 那肯定是扯淡
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