题目：旅游行程动态套餐规划组合的研究与实现

目前，旅游应用系统将大量的旅游资源进行信息集成，支持搜索，方便用户浏览搜索资源，同时也为用户提供了许多静态旅游套餐的信息，帮助用户提供旅游行程。但是这种大众化的固定的旅游行程越来越不能满足游客的个性化需求，如何在满足特定游客的特定需求（如时间、预算等约束条件）下提供给用户一个合理的、满意的旅游行程成为了近年来的一个研究热点。现有在学术界上也有不少关于行程规划方面的研究。因为行程规划问题其实质是组合优化问题，是NP问题。学术界通常利用传统的启发式算法来解决行程规划问题，我们是否可以采用不同的启发式算法，如一些新兴的生物智能算法，应用于解决行程规划问题上？而且，目前学术界的研究也存在不少不足之处，比如说它们考虑的约束条件单一化、资源种类单一化，并且只考虑了城市内的行程规划，而没有考虑城市间的行程规划等等问题。针对现有研究工作的不足之处，本文提出了一种基于蚁群算法这种生物智能算法作为我们的行程规划方法。通过和目前存在的行程规划方法进行实验对比，验证了我们采用的行程规划方法可以产生高可用的行程，同时也证明了该方法在效用和效率上的可行性。并且，我们还解决了现有研究存在的约束条件单一化、资源种类单一化，城市单一化的问题。我们行程规划的目标是解决多城市的、全方面考虑各类旅游资源的、支持多种约束条件的旅游行程规划组合问题。为了达到这个目标，我们引入了约束预处理模块来解决多约束条件带来的约束条件冲突和约束条件不足的问题；在行程规划中全方面考虑各种旅游资源，包括景点、酒店及交通资源，而不是仅仅考虑景点资源；考虑多个城市的规划，而不仅仅解决单一城市的规划。除此以外，为了使我们的行程更友好、更丰富，我们还支持用户修改系统自动生成的行程，用户也可以对社交网络上感兴趣的行程进行收藏，并合并到自己已有的行程中。为了使修改或合并后的行程保持合理性，我们实现了行程重排算法，帮助调整后续行程的时间以达到整个行程的连续性、可用性。为了展示我们的行程规划方法的可实践性和可应用性，我们开发了行程规划系统。论文的最后部分对该系统进行了展示。