旅游业建模理论
❶ 求一道关于旅游的数学建模题及答案，灰常感谢！大哥大姐快回复啊···我急着交作业呢···呵呵
本文主要研究最佳旅游路线的设计问题。在满足相关约束条件的情况下，花最少的钱游览尽可能多的景点是我们追求的目标。基于对此的研究，建立数学模型，设计出最佳的旅游路线。
第一问给定时间约束，要求为主办方设计合适的旅游路线。我们建立了一个最优规划模型，在给定游览景点个数的情况下以人均总费用最小为目标。再引入0—1变量表示是否游览某个景点，从而推出交通费用和景点花费的函数表达式，给出相应的约束条件，使用lingo编程对模型求解。推荐方案：成都→都江堰→青城山→丹巴→乐山→成都，人均费用为949元（此处不考虑旅游人数对游览费用的影响）。
第二问放松时间约束，要求代表们游遍所有的景点，该问题也就成了典型的货郎担（TSP）问题。同样使用第一问的模型，改变时间约束，使用lingo编程得到最佳旅游路线为：成都→乐山→峨眉→海螺沟→康定→丹巴→四姑娘山→青城山→都江堰→九寨沟→黄龙→成都，人均费用为3243元。
第三问要求在第一问的基础上充分考虑代表们的旅游意向，建立模型求解。通过对附件一数据的观察，我们使用综合评判的方法，巧妙地将代表们的意愿转化为对相应旅游景点的权重，再对第一问的模型稍加修改，编程求出对应不同景点数的最佳路线。推荐路线：成都→乐山→都江堰→青城山→丹巴→成都，人均费用为927元。
对于第四问，由于参观景点的人数越多每人承担的费用越少，因此我们要考虑的是尽量使得两组代表在共同旅游的时间内在相同的景点游览。正是基于此，我们建立模型求解。推荐路线：第一组：成都→乐山→丹巴→都江堰→青城山→成都 第二组：成都→都江堰→青城山→峨眉→乐山→成都，两组在都江堰会合并且共同游览了都江堰和青城山，人均费用为971元。
第五问中，首先我们修改了不合理数据，并用SPSS软件对缺省数据进行了时间序列预测。其次我们合理定义了阴雨天气带来的损失，以人均总花费最小和阴雨天气带来的损失最小为目标，建立加权双目标规划模型。推荐路线：成都→康定→青城山→都江堰→乐山→成都，相应人均消费987元，阴雨天气带来的损失为1.6。
本文思路清晰，模型恰当，结果合理.由于附件所给数据的繁杂，给数据的整理带来了很多麻烦，故我们利用Excel排序，SPSS预测，这样给处理数据带来了不少的方便。本文成功地对0—1变量进行了使用和约束，简化了模型建立难度，并且可方便地利用数学软件进行求解。此外，本文建立的模型具有很强普适性，便于推广。
关键词：最佳路线 TCP问题 综合评判 景点个数 最小费用
1 问题重述
今年暑假，西南交通大学数学系要召开“××学术会议”，届时来自国内外的许多著名学者都会相聚成都。在会议结束后，主办方希望能安排这些远道而来的贵宾参观四川省境内的著名自然和人文景观，初步设想有如下线路可供选择：
一号线：成都→九寨沟、黄龙；
二号线：成都→乐山、峨嵋；
三号线：成都→四姑娘山、丹巴；
四号线：成都→都江堰、青城山；
五号线：成都→海螺沟、康定；
每条线路中的景点可以全部参观，也可以参观其中之一。不仅如此，一起参观景点的人数越多，每人承担的费用也会越小。
结合上述要求，请你回答下列问题：
一、请你们为主办方设计合适的旅游路线，使会议代表在会议结束后的10天时间内花最少的钱游尽可能多的地方。
二、如果有一些会议代表的时间非常充裕（比如一个月），他们打算将上述旅游景点全部参观完毕后才离开四川，请你们为他们设计合适的旅游路线，使在四川境内的交通费用尽量地节省。
三、主办方在会议开始前对所有参会的100位代表旅游意向进行了调查，调查数据见附件1所示。充分考虑这些代表的意愿，请你们为主办方设计代表们合适的旅游路线，使他们在会议结束后的10天时间内花最少的钱游尽可能多的地方。
四、由于会议安排原因，附件1中的后50位代表要拖后四天时间才能去旅游观光（每人旅游总时间保持不变）。请在问题三基础上考虑时间滞后因素，为主办方设计合适的旅游路线，使代表们在10天的时间里花最少的钱游尽可能多的地方。
五、在旅游过程中最担心出现阴雨天气，这种气候环境是最不适合旅游的。因此，在出发前，主办方询问了四川省气象局这五条旅游线路降雨的概率，具体数据见附件2。请在问题三的基础上增加气候因素，为主办方设计合适的旅游路线，使代表们在10天的时间里花最少的钱游尽可能多的地方，同时因阴雨天气而带来的旅游不便损失降为最低。
2 问题分析
2.1问题背景的理解：
根据对题目的理解我们可以知道，旅游的总费用包括交通费用和在景点游览时的费用，而在确定了要游览的景点的个数后，所以我们的目标就是在满足所有约束条件的情况下，求出成本的最小值。
2.2问题一和问题二的分析：
问题一要求我们为主办方设计合适的旅游路线，使会议代表在会议结束后的10天时间内花最少的钱游尽可能多的地方。在这里我们的做法是在满足相应的约束条件下，先确定游览的景点数，然后计算出在这种情况下的最小花费。这样最终会得出几种最佳方案，而组织方可以根据自己的实际情况进行选择。
问题二实质上是在问题一的基础上改变了时间约束，即代表们要游览所有的景点，我们完全可以使用与问题一同样的方法进行求解。
2.3问题三的分析：
问题三要求我们在问题一的基础上充分考虑代表们对各个景点的意愿来设计最佳旅游路线，而代表们的意愿由附件1给出。对于意愿，我们的做法是将其转化为相应的权重，然后乘以相应的旅游景点的花费，再利用问题一的模型得出几种最佳方案供主办方选择。
2.4问题四和问题五的分析：
问题四将100名代表平均分成了两组，而第二组则晚了四天出发。由于题目中告诉我们参观景点的人数越多，每人承担的费用越少，因此我们应该考虑使两组同时在外旅游是尽量在同一景点游览，来减少旅游总费用。基于此思想建立模型求解即可。
问题五在问题三的基础上考虑了天气的因素，因为阴雨会给代表们带来一定的损失，因此该问又增加了一个使损失最小的目标。我们在定义这个损失后，对总费用和损失两个目标分别加权，以最小为目标求出相应的方案即可。
3 模型假设
1.所给的5条路线每条路线中的景点可以全部参观，也可以参观其一；
2.参观景点的人数越多，每人承担的费用越少；
3.数学系使用旅游大巴安排代表们往返于各个旅游景点，其交通费用、在景点的花费、在景点的逗留时间参照当地客运公司及旅行社的数据；
4.代表们所乘坐的旅游大巴平均时速为50km/h，平均费用为0.3元/km；
5.一个景点直接到达另外一个景点是指，途中经过的其他景点只是一个转站地，而并不进行游览；
6.在限定的时间内，代表们最终要返回成都，并且假设成都是代表们肯定要去的一个旅游景点；
7.假设参观景点的人数每增加一人，每个代表在景点的费用就减少原价的1‰；
8.代表们在途中和游览景点的时间为12小时，而另外12小时为休息、用餐及其他琐事时间。
4 符号说明
, ——第 个或者第 个景点， ， =1，2，……，11；
分别表示成都、九寨沟、黄龙、乐山、峨嵋、四姑娘山、丹巴、都江堰、青城山、海螺沟、康定；
——每个会议代表的旅游总花费；
——每个会议代表在第 个景点的逗留时间；
——每个会议代表在 个景点的总消费；
——从第 个景点到第 个景点路途中所需时间；
——从第 个景点到第 个景点所需的交通费用；
❷ 旅游决策模型是什么
分别是结构模型，仿真模型，定性模型和引力模型。
旅游需求预测
1、旅游需求的时空分布集中性
旅游需求的一个显著特点是随时间变化而变化，另一个特点是每一个旅游目的地都有自己相对稳定的客源地。从数量上来研究和度量旅游需求随时间的变化和客源地的空间分布变化，对旅游规划和经营决策有重要的帮助。
1>旅游需求的时间分布集中性
季节性（时间）强度指数：旅游需求的时间分布集中性是由旅游的季节性所引起的，可以用季节性（时间）强度指数来定量分析。
式中：R为旅游需求的时间分布强度指数
xi为各月游客量占全年的比重
R值越接近于零，旅游需求时间分配越均匀；R值越大，时间变动越大，旅游淡旺季差异越大。R值受到旅游需求变化和所选时段长短特征的影响，所以它适用于不同年份（时段）的比较和不同旅游地（设施）的比较。
高峰指数：用来度量游客某一时期相对于其他时期利用旅游设施游览某旅游地的趋势。计算公式为
式中： Pn为高峰指数；
V1为最繁忙时期的游客数；
Vn为在第n个时期内的游客数
n为参照时段（1＝最繁忙时期）
Pn的数值大小不仅取决于高峰程度，还依赖于游客总量和所选定的时段。因此，该指数的一个主要用途是用于对旅游地进行比较或用于考察某一设施随时间变化而出现的高峰趋势。当游客量在所有时期都相同时，Pn＝0；当游客量集中在某些时期时，Pn值会增大。n的值，即用于与最繁忙时期作比较的那一时期，在很大程度上是选择的结果，选择工作依靠现有资料，研究目的和研究经验。
2>旅游需求的空间分布集中性
旅游需求的空间分布结构主要指旅游者的地理来源和强度，其集中性可以用地理集中指数来定量分析。其公式为：
式中： G为客源地的地理集中指数
Xi为第个客源地的游客数量
T为旅游地接待游客总量
n为客源地总数
游客来源越少越集中，G值越接近100；G值越小，则客源地越多越分散。对于一个旅游地，客源地越分散，旅游经营越趋于稳定。
2、趋势外推模型
趋势外推模型是以已经发生的事件资料为预测基础，依据一系列的的历史数据资料来推测未来的可能形势。无论哪一种类型的趋势外推模型都有一个共同的假设：历史数据的趋势将在未来一段时间内持续下去。趋势外推模型主要有回归模型和时间序列模型两类。
1>回归分析方法
一元线性回归模型是最简单的也是最常用的趋势外推数学模型，常用于以年为时间单位的旅游需求量的变化。形式为：
y=a+bx
式中：y为因变量，x为自变量，a为常数项；b为y对x的回归系数。关于本模型的具体运算，请参看《常用统计方法》的相关内容。
保继刚（1989）年通过研究建立了北京香山公园游客量的一元线性回归方程：
y=－35047.0088＋17.859x
r＝0.9828
式中： y为年游客量（万人）
x为年份
r为相关系数
知道1979年到1985年的游客数量分别为291.58，318.75，326.97，361.92，359.73，381.63，405.09；可以运用模型得到1986年的预测值为420.97。（具体参见《旅游地理学》）
2>时间序列模型
时间序列模型主要用于解决对波动性旅游需求的预测，如对受到季节性影响显著的目的地的需求量预测就可以用这一模型。
在时间序列分析中，预测过程首先要通过过去需求量的历史资料求出统计形式的拟合曲线，然后向前延伸这条拟合曲线，用以估计未来时段的需求量。这种拟合曲线通常可以分为三类：水平需求曲线、趋势需求曲线和季节性需求曲线。
常用的水平时间序列模型有一次滑动平均模型和一次指数平滑模型。
常用的趋势需求模型有线形趋势模型，包括线形回归模型、二次滑动平均模型等；非线形趋势模型，如二次回归模型、三次指数平滑模型。
常用的季节性需求模型包括季节性水平模型、季节性交乘趋势模型等。
3、引力模型
引力模型是在城市和区域经济研究中应用最为广泛的模型。20世纪后期，国外一些学者率先将这一模型应用到旅游研究中来，用于游客预测、旅游吸引力确定以及旅游规划等方面。
1966年，Crampon L J首次将引力模型用于旅游研究，他所建立的引力模型也是其他研究者应用的基本引力模型：
式中： Tij为客源地i与目的地j之间旅行次数的某种量度
Pi为客源地i人口规模、财富或旅行倾向的某种量度
Aj为目的地j吸引力或容量的某种量度
Dij为客源地i与目的地j之间的距离
G，b为经验参数
客源地人口可以为某个城市等特定区域的人口数量，或将来要进行旅行的人数，它可以是几个变量的组合。
目的地吸引力可以是美学吸引力、资源容量、旅游地知名度等几个变量的组合。
距离一般是指感知距离，可以用实际距离或旅行时间来进行表示。
其后，有一些学者针对该模型中存在的一些不足，主要针对距离变量又提出了一些修正模型，在此不一一介绍。
4、特尔菲法
特尔菲法是预测模型中最著名，也是最具有争议性的方法之一。当历史资料或数据不够充分，或者当模型中需要相当程度的主观判断时，就需要用特尔菲法预测事件的未来趋势。目前，特尔菲法在软科学领域中得到了广泛的应用，也取得了不少令人满意的效果。决定特尔菲法成功与否的关键在于问卷的设计和选择专家的合格程度。
用特尔菲法预测一般包括以下工作步骤：
1>确定预测的问题，选择征询的专家组
专家组的专家选择要全面，要有代表性，以保证预测的全面和综合。专家人数由问题的复杂程度来决定。一般为40~50人。
2>制定和分发第一轮问卷
问卷由专家完全独立填写，也即专家间没有任何形式的交流，避免互相干扰与影响。第一轮的问卷包括两个部分内容：一是向专家概括介绍所进行的研究项目，另一是请专家鉴定未来可能出现的事件发生的概率、可能发生的时间。
3>第一轮问卷回收，整理结果
过程包括中位数计算，指出两个中间四分数的范围，即中位数两旁包含50％总预测数的范围。
4>第二轮问卷
将第一轮问卷的统计总结附在第二轮问卷上寄给第一轮征询的专家组，各个专家自己第一轮的答卷也复印附上作为参考。询问每一个专家在看完小组的平均结果之后是否希望改变自己的预测。如果专家的预测值不在两个中间四分数之内，而他又不愿意改变自己的原始预测，则要请专家给出理由。
5>回收第二轮的问卷并整理结果
包括新的预测结果以及部分专家不同意第一轮问卷结果的意见。
6>第三轮问卷
将第二轮问卷的结果和意见综合进第三轮，问卷的说明与第二轮相似。主要的不同之处是加上了部分专家不同预测结果的意见。
第三轮问卷的结果出来之后，要决定是否需要作第四轮的问卷调查以获得进一步的预测。如果两次调查后绝大多数预测已经在中位数附近，就没有必要再作下一轮的调查。
❸ 建设什么样的简单线性回归模型分析中国旅游业将达到世界旅游强国水平
多元线性回归模型。
随着“515战略”、“旅游+”战略、“全域旅游”回战略、“一带一路”答旅游合作战略的进一步实施，中国将迎来提质增效发展阶段，世界将充分分享中国巨大的出境旅游、投资市场、人才引进和资本输出。中国将与世界开展更多深层次的合作，借鉴世界经验，也与世界旅游分享更多的发展机遇，贡献更多的发展红利。
“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念为中国旅游发展模式转变开辟了广阔天地，旅游业的战略性地位日益凸显，供给侧结构改革为旅游发展提供重要机遇，旅游政策红利正在加快释放，爆发式增长的旅游消费提供了巨大发展动力，全国各地发展旅游、企业投资旅游和人民群众参与旅游的热情前所未有，中国旅游发展未来几十年处于发展黄金期。
❹ 旅游学 何谓雷帕旅游系统模型,请解释它的基本含义
从空间结构角度考察的旅游系统模型中， Leiper1979年提出、1990年予以修正的模型的影响力较大。Leiper的模型包括旅游者、旅游业、客源地、旅游通道和目的地等5个要素。在结构功能和空间结构两个层面上讨论旅游系统。
在Leiper模型中，重点突出了客源地、目的地和旅游通道3个空间要素，他把旅游系统描述为由旅游通道连接的客源地和目的地的组合(见图6)。旅游客源地是旅游者居住及旅行的始发地，而旅游目的地是吸引旅游者在此作短暂停留，进行观光度假的地方，旅游通道将客源地和目的地两个区域连接起来，其不仅仅指那些能够帮助旅游者实现空间移动的物质载体，同时也包括一些旅游者可能参观的地点(Cooper等，1998)。对照旅游功能系统模型可以发现，旅游通道同时也应该是一条信息的通道。一方面是市场需求信息从客源地流向目的地，另一方面是具有促销功能的目的地信息从目的地流向客源地。旅游通道的特征和效率将影响和改变旅游流的规模和方向(保继刚，1992)。
Leiper同时也指出了旅游系统中的另外两个要素，旅游者和旅游业”。旅游者是旅游系统的主体，在客源地和目的地的推拉作用下，旅游者在空间上进行流动。旅游业存在的意义在于通过其产品满足旅游者的旅游需求。从Leiper的模型可以看到，旅游业中的不同部门分布于客源地、目的地或旅游通道等不同的空间，共同为旅游一个完整的旅游产品。虽然，Leiper重视旅游者和旅游业的空间属性，但是Leiper同样也强调供给与需求间的关系。比如，他认为客源地的需求天生具有不稳定性、季节性和非理性等特点，另一方面旅游目的地的供给又是割裂的、刚性的，因此旅游业是一个在供求关系上充满矛盾的产业(转引自Cooper等，1998)。
在Leiper的模型中既可以看到旅游功能系统模型的影子(供给与需求的相互关系)，又可以发现客源地和目的地的空间关系。因此可以认为，Leiper对旅游系统的分析是从两个层面着手的。第一个是结构功能层面，在这个层面上他同结构功能主义者一样也强调供给与需求之间的关系。第二个是空间层面，在这个层面里，他强调客源地、目的地和旅游通道等空间要素的关系。应该说，这两个层面是有联系的，后者(旅游空间结构)正是前者(旅游供求关系)的空间表现形式。
对旅游系统研究的简单评述及未来研究的展望
对旅游系统研究的简单评述
在功能结构分析中，Gunn2002年提出的旅游功能系统模型是对旅游系统认识的一个飞跃。因为， Gunn的研究使我们认识到，供求关系是旅游系统最基本的结构，吸引物、服务、交通等因素构成了旅游系统的子系统——旅游产业体系。Gunn明确地指出供给与需求间的
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匹配关系是实现旅游系统功能的基础，而传统认为的一些旅游固有的特点(如空间特点)都是非本质性的。这样，对旅游系统的分析关键就是对旅游产品供给和需求的分析。同时也需要指出的是，Gunn作为一个规划学者，他的视角相对比较微观，他考虑的仅仅是一个特定旅游目的地与市场的供求关系。但是在旅游空间结构研究中，面对的决非仅仅是一个旅游目的地，而是一个由无数个已有的和潜在的旅游目的地组成的旅游产业体系。
Leiper的主要贡献是把旅游功能系统投射到了地理空间上，他的模型对旅游空间结构的研究具有重要意义。首先，该模型深刻地揭示了旅游空间结构的本质含义，为旅游空间结构研究指明了方向，即任何有关于旅游空间结构的问题最终都应归结为对旅游系统的研究；同时，Leiper的模型也为旅游地理学研究提供了一个基本的研究框架，如对旅游空间相互作用的研究就可以在这个高度抽象的框架下进行；此外，Leiper的分析也表明了，在旅游系统的研究中，空间距离的摩擦(旅行成本)是必须考虑的因素。当然，必须指出的是，Leiper的模型应该被看作旅游空间结构模型或旅游地理系统模型。在空间维度之外，Leiper的模型并没有超越旅游功能系统模型。
McKercher意识到了这个问题，在他的旅游混沌模型中，存在着大量的旅游者和旅游目的地。他进一步指出旅游系统是个由非线性关系主导的复杂系统，因此，在讨论旅游系统时规模经济是不可忽视的。
McKercher把复杂系统的理论引入到了旅游分析中，但他的概念模型显然不能让人满意。他并没有很好地揭示旅游系统中非线性关系产生的原因。事实上，学术界对旅游系统的复杂性分析仅仅处于一个起步阶段。
❺ 旅游地生命周期的巴特勒生命周期模型理论
在旅游地发展的不同生命周期阶段表现出不同的特点和规律 旅游市场衰落进而房回地产的转卖率答很高，旅游设施也大量消失，最终旅游地将变成名副其实的“旅游贫民窟”，另一方面旅游地也可能采取增加人造景观、开发新的旅游资源等措施，增强旅游地的吸引力从而进入复苏阶段。
❻ 建模原理
(一)单层承压含水层
对于水平、无限、均质的单层承压含水层而言，当不考虑“水井损失”效应，即不考虑水井结构、成井工艺，以及水井附近地下水三维流动对涌水量的影响时，由(5-45)式可以得出单孔单位涌水量表达式:
含水层含水量预测综合物探技术
式中:sw为降深;M为厚度;r为井径。
由以下关系式
含水层含水量预测综合物探技术
式中:φe为地层有效孔隙度;Swirr为束缚水饱和度;a1，b1，c为常数;
含水层含水量预测综合物探技术
式中:Vsh为泥质含量;d，e为常数。
则(5-45)式变为下式
含水层含水量预测综合物探技术
即为第一类单井涌水量的基本理论式。
(二)n层承压水含水量
表达式为
根据阿尔奇公式:
含水层含水量预测综合物探技术
将其代入(5-49)中，便得到如下预测模型式:
含水层含水量预测综合物探技术
考虑到黏土隔水层不出水，即q=0，则其电阻率应等于0，但黏土层的电阻率实际上不可能为0，上式未考虑这种极限情况，显然是不完整的。
因此对上式增加校正项，得到
含水层含水量预测综合物探技术
考虑到地下水矿化度变化较大的情况，增加校正项，得到
含水层含水量预测综合物探技术
考虑地层压实作用的影响。含水层随着埋深，上覆地层重量逐渐增大，压实作用越来越明显，颗粒排列越加紧密，有效孔隙度减小，从而使得钻孔单位涌水量减小，但与此同时，含水层电阻率反而增大。地层压实效应所引起的这种使含水层的电阻率增大，涌水量减小的规律与上式所描述的电阻率高，涌水量也大的正常规律恰好相反。显然，考虑到与含水层埋深有关的地产压实效应的影响，对此模型进行适当修正，得到
含水层含水量预测综合物探技术
或者
含水层含水量预测综合物探技术
由于测量电阻率为近似值，这就必然带来厚度的影响，含水层厚度越薄，其近似估计值与真值间的差异也就越大。因此对模型加入有关厚度影响校正项是很必要的，得到
含水层含水量预测综合物探技术
或者
考虑到砂层中含泥质的影响的情况，增加校正项，得到
含水层含水量预测综合物探技术
最后得出单井涌水量预测模型为
含水层含水量预测综合物探技术
式中:φe为地层有效孔隙度;Swirr为束缚水饱和度;a，b，c，d，e为常数;sw为降深;K为渗透系数;M为厚度;R为影响半径;r为井径;q为单位涌水量;Vsh为泥质含量。
❼ 旅游市场营销组合模型中的4p营销理论和4c营销理论所包含的组合要素分别是什么
美国营销学学者抄麦卡锡教授袭在20世纪的60年代提出了著名的4P营销组合策略，即产品(Proct)、价格(Price)、渠道(Place)和促销(Promotion)。
4C理论是由美国营销专家劳特朋教授在1990年提出的，它以消费者需求为导向，重新设定了市场营销组合的四个基本要素：即消费者(Consumer)、成本(Cost)、便利(Convenience)和沟通(Communication)。