基于改进SLO的动态多目标文旅服务优化组合方法
Research on dynamic multi-objective cultural tourism service composition optimization based on improved social learning optimization
1. 华北水利水电大学 信息工程学院, 郑州 450045
2. 烟台大学 计算机与控制工程学院, 山东 烟台 264005
摘要
针对游客需求、天气等因素引发的服务属性波动所导致的变化识别不准、响应滞后与搜索不稳等问题，在构建的兼顾生态成本、经济收益、服务质量和游客体验的动态多目标优化模型的基础上，提出一种基于改进社会学习优化(Social Learning Optimization，SLO)的变化感知闭环优化方法(CC-ISLO)。首先，采用随机抽样与加权投票进行变化感知，同时结合异常抑制及冷却机制提高识别稳健性；其次，利用多特征代表集并结合趋势自适应扰动实现快速响应；最后，通过改进SLO的各空间算子，增强算法的综合搜索能力。实验表明，CC-ISLO的平均反向世代距离(MIGD)和终代超体积(HV)分别为0.0599(0.0038)和0.9331(0.0299)，均显著优于AB-DMOEA、DRVEA等算法。综合多组实验结果可知，CC-ISLO具有较好的动态跟踪精度、解集覆盖能力和搜索稳定性，可为动态文旅服务优化组合提供更为有效的支持。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(62273290)
山东省科技发展计划(2025CXPT077)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0119
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第12期
发布历史
[2026-08-21] 优先出版
引用本文
海燕, 王翰旭, 刘志中. 基于改进SLO的动态多目标文旅服务优化组合方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0119. (Hai Yan, Wang Hanxu, Liu Zhizhong. Research on dynamic multi-objective cultural tourism service composition optimization based on improved social learning optimization [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (12). (2026-08-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0119. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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