A题
随着三年新冠疫情结束后第一个五一假期的到来，许多人选择出门旅游，在有限的几天假期怎样玩好就是一件值得考虑的事。小明是一位旅游爱好者，想在五一期间到宁夏一些著名景点旅游。由于跟着旅游团会受到若干限制，所以他（她）打算自己作为背包客旅游。在出游之前他（她）选择了宁夏五个市的旅游景点，作为五一的旅游目的地，分别如下：
银川（沙湖，西夏王陵，贺兰山岩画，黄沙古渡旅游区）石嘴山（北武当生态旅游区）中卫（沙坡头，寺口子）吴忠（青铜峡黄河大峡谷，哈巴胡生态旅游区）固原（须弥山石窟，六盘山，老龙潭，火石寨）
由于旅游时会受到多种实际因素影响，如：出行方式，游览景点的数目，旅游的时间，旅游者的经济状况等。请查阅景点分布，交通，景点费用等相关资料。考虑以下三个问题
一．为小明设计合适的旅游线路，在不受时间约束的情况下，使旅客花最少的钱游览全部的景点。
二．如果旅游费用不限，旅客想游览十个景点，那么需要设计一个最优的路线，使旅客花费最少的时间。
三．如果旅客受到旅游费用的限制，只带来2500元，他（她）想游览尽可能多的景点，要想满足该条件，我们必须设计一条合适的路线，使旅客满意。
先收集各个景区的门票价格，以百度地图上的信息为例
再收集景点之间旅行费用，假设只靠打车这一种方式，以滴滴上的价格为例
在以百度上自驾方式的预估时间为例，收集数据，制成表格
第一问
选用蚁群算法进行智能计算，
因为所有的地方都会去一遍，因此门票费和路径选择无关，适应值函数只与车费有关
整个算法的目的让适应值最小
对代码的距离矩阵计算部分进行改动：
1.改为车费的数据集
结果如下：坐标不参与运算，可能与给的图片不太像
Best：2505
Best_path
[[105.005776 37.478011]
[105.45914 37.299328]
[105.997777 36.281923]
[105.772101 36.104501]
[106.239451 35.688087]
[106.345534 35.400119]
[107.090392 37.746578]
[105.993688 37.879801]
[106.025836 38.448286]
[106.027259 38.754811]
[106.368212 38.807523]
[106.363015 39.043122]
[106.554914 38.572183]]
第二问
第二问要求在所有景点里选出十个，可以看作是一个特征选择问题
直接用计算智能应用于特征选择的粒子群算法和代码即可
在代码的选择特征处进行改动：
1.当景点数量不足10时，随机加上一个景点（循环此步）
2. 当景点数量超过10时，随机枪毙一个景点（循环此步）
在适应值函数也进行改动：
1.改为第一问的蚁群算法求解的最佳路径
2. 蚁群算法的距离矩阵计算改为时间花费数据
这个时间仅仅时路程上花的时间，并没有考虑每个景点内需要多少时间
Best:1582
[[106.363015 39.043122]
[106.368212 38.807523]
[106.554914 38.572183]
[106.025836 38.448286]
[106.027259 38.754811]
[105.993688 37.879801]
[105.45914 37.299328]
[105.997777 36.281923]
[106.345534 35.400119]
[106.239451 35.688087]]
index: [ 0 1 3 4 5 6 7 9 10 12] ##选择景点
第三问
第三问要求在有限的经费内选择尽可能多的景点
仍然可以选择智能计算在特征选择上的算法和代码
这一问可以选择DE差分进化算法
依旧需要对代码进行一些更改
路径部分进行更改：
- 二值化以后，选择第一问蚁群算法先计算最少花费
- 如果最少花费大于2500，随机枪毙一个景点（循环此步）
适应值函数更改：
- 更改为节点数目，因为代码求的是最小值，所以还要加个负号
蚁群算法更改：
- 距离矩阵改为车费数据
- 路径长度还需要加上选择的景点的门票
Best：2462
[[105.997777 36.281923]
[105.772101 36.104501]
[106.239451 35.688087]
[106.345534 35.400119]
[105.45914 37.299328]
[105.993688 37.879801]
[106.025836 38.448286]
[106.027259 38.754811]
[106.363015 39.043122]]
index: [ 1 2 4 6 7 9 10 11 12]
最多能去9个地方
这是代码
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