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龙图腾网获悉阳光学院申请的专利一种基于人工智能的旅游路线规划方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120851328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511338059.6，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于人工智能的旅游路线规划方法及系统是由徐丹;潘津;杨淑惠设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的旅游路线规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的旅游路线规划方法及系统，包括如下步骤：步骤一：采集多模态输入数据并构建多模态数据集；步骤二：将多模态数据集输入至PerceiverIO模型进行编码；步骤三：构建原始城市环境图谱；步骤四：基于意图‑环境双向再映射网络，生成个性化城市环境图谱；步骤五：构建旅游路径集合；步骤六：基于改进杜鹃搜索算法对旅游路径集合进行优化，引入异质重构卵交换机制实现跳跃式演化更新；步骤七：在满足预设演化终止条件时结束演化更新，生成优化后的旅游路径集合，并选取适应度最高者作为当前推荐路径。本发明融合多模态建模与改进杜鹃搜索算法，实现个性化旅游路径高效规划。

本发明授权一种基于人工智能的旅游路线规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的旅游路线规划方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：采集用户的多模态输入数据，构建多模态数据集； 步骤二：将所述多模态数据集输入至PerceiverIO模型进行编码，得到用户意图表示向量； 步骤三：构建原始城市环境图谱，所述原始城市环境图谱由兴趣节点、通达路径边以及初始边权重构成； 步骤四：将所述用户意图表示向量输入至意图-环境双向再映射网络，计算兴趣节点重要性权重和个性化边权重，对所述原始城市环境图谱进行调整，生成个性化城市环境图谱； 步骤五：基于所述个性化城市环境图谱，按照设定的时间预算约束与最大节点数约束生成多个旅游路径，所述旅游路径由兴趣节点按照访问顺序排列组成，并构建旅游路径集合； 步骤六：基于改进杜鹃搜索算法对所述旅游路径集合进行优化，所述改进杜鹃搜索算法的改进之处在于引入异质重构卵交换机制，在每轮旅游路径替换过程中，将旅游路径划分为若干功能段，实现跳跃式演化更新； 步骤七：在满足预设演化终止条件时，结束演化更新，生成优化后的旅游路径集合，并从中选取适应度最高的旅游路径作为当前推荐路径； 所述步骤六具体为： 初始化种群为旅游路径集合，并计算每个旅游路径的适应度，计算方式为： 对旅游路径中所有兴趣节点重要性权重进行求和，并乘以预设第一加权因子，得到第一项计算值；对旅游路径中所有通达路径边的个性化边权重进行求和，并乘以预设第二加权因子，得到第二项计算值；将所述第一项计算值减去所述第二项计算值，获取旅游路径的适应度； 在每轮旅游路径演化更新中，从当前旅游路径集合中选取适应度值最低的旅游路径作为目标路径，并从适应度值从高到低排名前20%的旅游路径中随机选取一个旅游路径作为母体路径； 依据兴趣节点的所属类别属性，将母体路径中连续类别相同的兴趣节点划分为一个功能段，构建旅游路径的功能段序列； 执行改进杜鹃搜索算法的异质重构卵交换机制，所述异质重构卵交换机制具体包括：从所述功能段序列中随机选取一个或多个功能段，并替换所述目标路径中类别属性一致的功能段； 若所述目标路径中不存在相同类别的功能段，则在所述目标路径中按原访问顺序插入所选功能段，生成候选路径； 对所述候选路径进行连接完整性校验，若存在不连通的两个相邻兴趣节点，则在个性化城市环境图谱中查找连接两个相邻兴趣节点的最短路径，并插入中间兴趣节点实现路径衔接； 重新计算经过连接完整性校验的候选路径的适应度，若所述候选路径的适应度高于原目标路径的适应度，则用所述候选路径替换所述目标路径进入下一代种群，否则保持原目标路径不变。

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