□ 马 聃
全球旅游业的深度复苏与个性化消费趋势的兴起，使旅游市场正经历着从标准化产品供给向定制化体验设计的范式转型。据联合国旅游组织统计，2024年全球自由行游客占比已达68%，游客对行程灵活性、体验深度及成本效益的综合诉求有了显著提升，基于单一目标的传统路线规划方法，因无法平衡时间效率、消费预算、景点偏好、交通约束等多维需求，逐渐暴露出了适配性短板。在此背景下，构建融合多维约束条件的智能规划模型，成为提升旅游服务质量、优化资源配置的关键路径。
旅游路线规划中的多目标约束，本质上是在时间成本、经济预算、游客偏好、景点承载力等多元目标间寻求动态平衡的复杂的系统优化问题。基础需求层面的刚性约束与体验需求层面的柔性偏好存在层级差异，压缩时间成本可能导致体验深度受损，因而需要借助帕累托优化思想，在无法实现全维最优的背景下筛选均衡各目标的可行解。
在此背景下，仿生学领域的蚁群算法为破解多目标约束的协同难题提供了独特的方法论启示。蚁群算法通过模拟蚁群觅食时的信息素交互机制，展现出了对复杂约束环境的高效适应能力，其核心原理包括三个递进层面。首先是基于信息素挥发的正反馈机制，蚂蚁在路径选择的过程中会分泌信息素标记优质路线，路径越短或综合效益越高则信息素浓度越强，进而吸引更多个体选择该路径，形成优胜劣汰的自强化循环。其次是分布式协作模式，每只蚂蚁都遵循简单的局部规则，群体行为却能涌现出全局最优解，体现了自组织系统通过个体微观行为实现宏观智能的特性。最后为多约束融合能力，算法通过构建包含距离、节点价值、环境限制等因素的启发式函数，将多重目标转化为可量化的路径权重，在搜索过程中动态平衡各种约束条件。将蚁群算法原理映射到旅游规划场景中，可以将旅游路线的节点视为蚁群算法中的食物源，游客的偏好权重如对历史景点的兴趣度等对应为信息素强度，时间、预算等约束则转化为路径选择的限制条件。然后算法通过模拟蚁群在多目标空间中的搜索过程，能够在避免只取得局部最优的同时，高效寻找兼顾多元需求的可行解，为多目标约束背景下优化旅游路线提供指导。
基于多目标约束理论规划旅游路线，就要构建多维度目标体系，该体系首先涵盖了基础约束目标，即明确行程总时长、日均预算、景点开放时间、交通接驳班次等刚性限制条件，形成不可逾越的硬边界，为后续路线优化划定基本框架。之后还需纳入体验优化目标，通过整合游客对景点类型的偏好，及其对游览节奏的期待和社交互动需求等柔性偏好参数，构建个性化权重矩阵，将游客的主观诉求转化为可量化的规划要素。
同时，还需强调系统协同目标，从目的地整体效益出发，在规划中充分考量分散热门景点客流、串联冷门优质景点、预留弹性时间以应对突发情况等系统性需求，既保障游客个体体验的舒适度与灵活性，又通过均衡配置资源促进区域旅游的可持续发展，使规划在刚性约束与柔性需求、个体体验与整体效益的交织中形成有机统一的目标网络。
在构建目标体系的基础上，还需基于人机协同构建旅游线路规划的迭代机制。例如，利用智能客户端的交互功能，根据年龄、消费习惯、历史行程等绘制用户画像，结合用户实时输入的当前位置、即时偏好等，动态更新多目标约束下的各项参数，以实现“千人千线”的个性化适配，使旅游线路规划方案更贴合不同游客的需求。同时，在后台管理方面，若遭遇景点临时闭馆、天气突变等突发情况，系统应以游客的当前位置为起点，基于剩余时间和预算等约束条件快速搜索替代路线，触发局部重新规划，最大程度上保障游客的旅行体验，提高规划的灵活性和突发事件的应对能力。
多目标约束的动态旅游线路规划，能够在游客体验、资源配置与规划范式三个维度上实现系统性提升。在游客体验上，该规划模式通过精准平衡多元需求打破传统一刀切的服务局限，依据游客的个性特征在时间分配、预算控制与景点组合中寻找最优解，实现精准的游客服务。而且动态调整机制有助于灵活应对行程突发状况，使游客在行程中获得更高的掌控感与信任度。
在目的地资源配置上，该规划模式通过多重约束的协同作用可以促进全域旅游的均衡发展。比如，通过承载力控制、冷门景点权重提升等策略，可引导游客流量从热门景区向优质小众目的地分流，缓解核心区域的拥挤压力，激活区域旅游资源的整体价值，形成分流但不减速、降密度但不降质量的良性格局。不仅如此，在规划模型中嵌入生态保护、文化传承等可持续发展目标后，平台系统会划定限制高敏感区域的日接待量，或者优先向客户推荐非遗体验项目，推动旅游开发与资源保护的深度融合。
更重要的是，基于多目标约束的旅游路线规划推动了旅游规划从经验驱动向科学驱动的根本性转变，实现了从静态路线设计到动态适应性服务的升级。这种规划模式不仅能高效处理复杂环境下的目标冲突，更能通过对游客行为数据的聚合分析，持续优化目标权重与约束参数，使规划系统具备自我进化能力。如此一来，旅游线路规划可以不再局限于单一的路线设计，而是成为整合旅游产业链的核心枢纽，通过与交通、住宿等下游服务的目标协同，推动目的地形成服务网络一体化、需求响应即时化的智慧旅游生态，为行业可持续发展提供创新范本。
（作者系陕西开放大学旅游与酒店管理学院讲师；本文系陕西开放大学校级一般科研课题《基于遗传蚁群算法的旅游景区动态旅游路线规划研究》，编号：2024KY-B25）