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间消耗和Ttotal1、Ttotal2、Ttotal3，并将适应度取为三组完成时间的最大值的倒数
1max{Ttotal1、Ttotal2、Ttotal3}，这样，根据优胜劣汰的准则，耗时最长的一组所消耗
的时间越短，则被遗传到下一代的概率越大。以此逐代进化，最终得到最优解： 第一组 18 17 13 9 10 4 2 第二组 1 3 5 8 6 7 11 12 第三组 15 19 20 14 16 这样，经过1120.21小时（合46.6754天），三个小组将全部完成考察任务，这比之前所使用枚举法的1138.09小时（合47.42天）的结果要好一些，进一步说明了遗传算法处理复杂问题的优势。
模型四：
根据20个景区各自的最佳逗留时间，我们可以算出在黄金周12天时间内每个景区接待顾客流的数量。显然，游客在某一景区逗留的时间越短，景区可以接待游客的批次就越多。由于各景区的接待能力大相径庭，且同一时间每一景区接待的游客数量是有限的。我们希望安排尽量多的游客在不同的时刻游览不同的景区，错开某一景区的人流高峰，从而提高旅游质量。
因此，我们的目标就是尽可能多地设计10天以上的旅游线路，也就是使任意时刻闲置的景区数量尽量地少，这样整个新疆旅游区可以接待更多的游客。值得一提的是，为了使游客花费在路上的时间尽量地节约，我们设计的线路时也考虑使访问的相临两个景区在可能的情况下尽量地接近。然而即使如此安排，我们依然不能保证每一时候所有景区都处于饱和状态，某些景区必然会有一定的时间出现游客数量稀少的情况。
考虑到这一情况，为了充分利用新疆的旅游资源，我们在保证长旅游线路的前提下，对于那些无法再构成一条10天以上旅游线路的景区，尽也可能地安排它们组成了一些短程旅游线路，这样，不仅使游客有了更多的选择空间，也可以使更多的游客浏览祖国西部的奇山异景。
为此，以半天为一个时间单位，将12天的时间划分为24个单位。并将每一个景区以划分成若干区段，使每个区段包含的单位数正好等于一批游客的逗留时间。我们设计了如下的算法：
Tj表示在第j个城市的逗留时间；
t表示时间轴的变化，t?[1,24]；
Ar为一20?24的矩阵，表示任一单位时刻j，景区i是否已经被安排接待某
批游客，若已经有接待任务，则
第一步：
Arij?0，否则
Arij?1。
置t?1；在时刻1，我们随意选择一个空闲的景区a作为起点，
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Ara1,...,AraTa?0第二步：
，t?t?Ta。
从时刻t?Ta?1开始，列举下一时刻段没有安排接待任务的景区，从中选择与上一个城市最近的景区为下一个访问对象，直到t?24或者下一时间段没有可供选择的城市。
第三步，
记录遍历的景区编号和总共需要花费的时间数。置t?1重新执行前两步，直到无初始景区可供选择。
模型的结果与分析：
由于这一算法在初始时的选择存在随机性，故每次运行的结果并不完全相同，我们运用上述算法每次都可以得到20条不同的线路，并且在任意时候，不同线路的游客不会参观同一景点。我们将一次结果罗列如下，其中，14条线路是10天以上几乎覆盖整个黄金周的旅游，而另6条则是中短途旅游线路，也可供特殊要求的游客参考：
长线：
10.5天
(一) 神秘天山宗教十日游 9-11-14-13-10-3-6-5-8-2 (二) 冰山水域王陵十日探险 1-18-2-8-10-3-12
11天
(一) 玉邑丝路11日游 3-10-13-14-20-17-15-9-11-7 (二) 尼雅双湖文化之旅19-13-15-17-20-14-3-10-9
11.5天
(一) 西域风土民俗游 8-6-5-3-10-4-13-15-17
(二) 新疆内陆景观游 17-15-13-10-3-5-6-7-9-8-14
(三) 火焰山千佛洞神奇之旅11- 7-6-8-5-3-10-13-15-17-20 (四) 尼雅博湖佛寺探秘之旅15-17-20-19-14-6-5-3-10-13 (五) 疆内城市风情环游7-3-6-5-10-9-13-15-17-20-8 (六) 疆内文化古迹环游5-3-10-15-17-20-18-7-6-2 (七) 博乐天鹅湖周边城市游4-6-8-5-3-10-14-13-15 (八) 天山玉邑民俗游13-10-9-15-14-20-17-8-6-11-3 (九) 边疆宝藏探秘之旅10-3-8-2-7-11-12-20-14-5
12天
(一) 远古文明之旅16-14-19-5-6-3
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（图8：景点线路参考图）
短线：
9天
环疆山水丝路九日游 20-14-8-2-3-7-15-17-10
8天
(一) 西疆边境八日游 18-10-9-3-1
7天
(一) 疆北风情七日游 2-5-3-1-13-10
6天
(一) 全疆六日环游 6-2-17-11-10-3
5.5天
(一) 天山天鹅湖六日游12-10-3-8-2
4.5天
(一) 哈密和田库尔勒五日游14-20-12
以玉邑丝路11日游为例，我们可以安排具体行程如下： 7-11-9-15-17-20-14-13-10-3
乌市、吐鲁番、伊犁、阿克苏、阿图什、和田、库乐勒、克孜乐千佛洞、天鹅湖、克拉玛依 双飞十一日 行程安排：
第一天：乌鲁木齐市接机、入住酒店，游览城市风光，逛夜市，宿于乌鲁木齐市。
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第二天：中午乘车前往吐鲁番，当日宿于吐鲁番。
第三天：从吐鲁番去火焰山，游览。晚上去伊犁，宿于伊犁。 第四天：游览伊犁景点，体验草原民俗风情。 第五天：中午飞往阿克苏。
第六天：游览阿克苏，上午去阿图什。
第七天：早上赴和田，白天游览。当晚乘飞机去库乐勒。宿于库乐勒。 第八天：游览库乐勒，当晚乘飞机去库车。宿于库车。 第九天：游览库车大寺和克孜乐千佛洞。宿于当地。 第十天：乘车去天鹅湖，游览，傍晚乘车去最近的机场，然后乘飞机去克拉玛依。 第十一天：游览克拉玛依。飞机返程。
其他均可做类似安排，不再详述。
六、模型的评价：
模型的优点：
1、本文以规划模型为基础，以遗传算法作为求解工具，既取了规划模型的优点，即目标函数与约束条件的意义都十分清晰，而辅之的遗传算法又克服了线性规划由于变量过多而导致的计算效率下降等问题，从而使每一个模型基本上都能得到最优解。
2、本文使用的模型和方法较为广泛，前三个问题都建立了两个模型或使用了两种方法，这样既丰富了文章的内容，也通过模型之间的相互比较和互相结合更好地完成了要求的任务。
3、对于第四问，我们提出的算法思路不仅求得了多条黄金周旅游线路，同时还给出了一些有价值的短程游路线。加入这一完善结果，可以更充分地利用各景区的旅游资源，而且也同时满足了更多游客，让具有不同旅游需求的游客都可以领略新疆绚丽的风采，可以说取得了一种锦上添花的效果。
4、本文综合运用了MATLAB、马克威分析系统、LINGO、EXCEL等多种软件，发挥其各自的特长，在提高编译和求解效率的同时，也使文章图文并茂，更直观更具有可读性。
模型的不足及进一步探索：
1、本文的模型均建立在速度、单位行程的费用等都为恒定的基础假设之上，而实际上，对于不同的道路，时速以及费用都会略有波动，如果在模型中能加入一些随机因素，应该可以更接近现实生活。
2、模型处理复杂问题的求解上，基本都采用了遗传算法。但是，由于遗传算法的进化是基于一定的概率，所以单纯的遗传算法有时并不能保证求得最优解，或者虽然能求得最优解却要耗费相当多的时间，而这与我们的初衷是相违背的。如果能将遗传算法与模拟退火算法、局部搜索等相结合，将会取得更好的效果。
3、在第四问中我们仅考虑了错开景点旅游高峰，即仅从理性的角度分析策划了旅游线路，但没有考虑游客对各景点的偏好程度，即未加入感性的一些元素，而这些对于现实问题还是很有影响的，因此，如果将游客的一些特定需要添加到模型的约束中，将会更符合实际。
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4、本模型第一步对景点进行了聚类，这样在为后面的分析带来了许多方便的同时，也造成了一旦选择游览某个景区也即游览了此景区的所有景点的约束。而事实上，尤其是在一条线路旅游的最后阶段，有可能出现时间上不允许游览某个景区，但却足够游览一两个景点的情况。而我们的模型会直接将整个景区排除，这是我们线路设计模型的一个略有不足之处。
七、模型及软件的前景展望：
1、蚁群算法模型：
本文中我们运用蚁群算法估计游遍新疆境内所有景区在途中所花费的最少时间，从而为合理安排行程做了铺垫。事实上，蚁群优化算法最初用于解决与本文问题相类似的旅行商问题。之后又陆续渗透到诸如图的着色问题、大规模集成电路设计、通讯网络中的路由问题以及平衡问题、车辆调度问题等其他领域中。蚁群优化算法在处理复杂优化问题，尤其是离散优化问题方面显现出较强的优越性。对蚁群而言，在基本原理已经明确的条件下，重要的就是开发出求解问题的算法模型，使求解问题更加切实有效。
2、遗传算法模型：
基于遗传算法的使用领域很广且算法效率高，本文多处运用遗传算法求解复杂优化问题。这是一种模拟自然选择和遗传的随机搜索算法，它最初被应用于研究自然系统的适应过程和设计具有自适应性能的软件。它也是一种高级最优化技术，可以用来解决函数优化、组合优化、自动控制、图像处理、遗传编程、机器学习、数据挖掘等。遗传算法不单纯是一种算法，也同样是一种思考问题的方式，所以它有很多代扩展的方向，如：遗传算法的数学理论、分布并行遗传算法、分类系统、遗传神经网络、进化算法、人工生命等。
3、线性规划模型：
规划问题是运筹学中重要的分支，许多复杂问题都可以被抽象为线性、非线性、整数、0-1规划等。本文两处运用线性规划均取得一定的进展，除此之外，它还可以处理包括下料问题、配料问题、选址问题、指派问题、投资问题、装箱问题、最短路问题、最小生成树和最优连线问题等诸多看似一筹莫展的课题。
4、马克威分析系统
马克威分析系统是一款我国技术人员自行开发的软件，主要功能有：统计分析、数据挖掘、统计图表制作。其操作十分方便，且结果显示清晰，利用马克威分析系统，可以编制分布数列、绘制统计图、计算描述统计指标；实现区间估计、参数检验、非参数检验、方差分析、相关与偏相关分析、回归分析、时间序列分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析等功能。
5、LINGO软件
LINGO语言以其简洁、易于扩展、“集合”特色等特点，在规划方面独树一帜。它既能求解线性规划问题，也有较强的求解非线性规划问题的能力。LINGO软件不仅运行速度快、计算能力强而且内置建模语言，提供几十个内部函数，从而能减少语句，较直观的方式描述较大规模的优化模型。它的运用范围很广，可以用于解决各种线性、非线性规划、多目标规划等复杂问题甚至实现非线性曲线拟合。
6、Excel软件
Excel是Microsoft Office套件中的电子表格软件，它的应用很广泛。Excel
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