- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏高德开放平台技术
AI旅行规划系统设计与实现
在旅行规划中，传统的手动方式耗时且复杂，而基于AI的旅行规划系统则可以通过与用户的对话来快速生成个性化的旅行计划，极大地提升了用户体验。 本篇文章将介绍一个AI旅行规划系统，展示其设计思路、技术架构、实现细节及效果展示。背景旅行规划是一项涉及多个维度的复杂任务，用户需要根据自身需求选择目的地、安排行程、预订酒店和交通等。 传统的规划工具通常是静态的，无法根据用户的实时需求进行动态调整。为了应对这一挑战，我们设计了一个基于对话的AI旅行规划系统，通过与用户互动，生成符合用户个性化需求的旅行计划。 目标本系统的目标是简化旅行规划过程，帮助用户高效地制定旅行计划。通过与AI的对话，用户可以快速获取旅行建议，包括目的地推荐、行程安排、景点介绍等，从而减少繁琐的人工搜索和筛选过程。 API文档：在本系统的实现过程中，高德地图API被用于地图展示、路线规划和地理位置查询等关键功能。
5.2K12编辑于 2025-05-15 - 来自专栏数据结构与算法
BZOJ2388: 旅行规划(分块 凸包)
直接挂队爷的题解了 分块题好难调啊qwq #include<bits/stdc++.h> #define LL long long using namespace std; const int MAXN = 1e6 + 10; const LL INF = 6e18; template <typename A, typename B> inline bool chmin(A &a, B b){if(a > b) {
52040发布于 2019-01-30 - 来自专栏知晓程序
这 6 款小程序，帮你规划一场完美旅行
如何规划一次高质量的旅行？就让知晓程序（微信号 zxcx0101）见天推荐的这 6 款小程序来告诉你。 关注「知晓程序」公众号，微信后台回复「0109」，一张图教你玩转小程序。 首先撰写一份旅行计划，然后共享到微信群里，也可以单独发送给某个微信好友，有兴趣参与的小伙伴选择「我要报名」即可。 使用「群小助手」，可以很方便地发布消息，统计报名人数，对旅游行程的规划也更有效率。 这款主打「小众旅行」的小程序，让你在一个寻常的城市看到不一样的风光，擦出不一样的火花。 ? 它可以为你的旅途规划出谋划策，提供较为优质的路线、景点、住宿、美食、消费推荐。 这款「旅行云清单」小程序，可给各位「健忘」专业户带来了福利。 ? 它可以根据你填写的人数、时间长短、旅行类型（商务／休闲），还有参与的旅行活动，来为你推算出行时的天气，以及需要携带的物品。 「携程旅行官方小程序」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/555/ 旅行小账本 俗话说，亲兄弟，明算账。
80310发布于 2018-08-01 AI 智慧旅游平台：让旅行“会规划、会讲解、会陪伴”
平台的技术底座围绕“感知—分析—规划—反馈”的闭环逻辑，每个阶段都由 AI 驱动，让旅行从“自己找”变成“系统懂”。 如果系统发现你偏爱自然风光，就自动推荐周边秘境步道；如果你是美食型游客，就安排本地人常去的小巷餐馆而非流量店；如果当天景区人流激增，平台会自动规划“反向游”，避开人群并推送冷门但高评分的替代点。 旅行不再“一刀切”，而是每个人都有自己的“最佳路线”。三是 AI 预测 + 实时伴旅系统，让平台变成“随身旅行助理”。 平台在体验上也非常“贴心”：操作界面采用卡片式设计，老人孩子都能使用；AR 导航支持室内/室外无缝切换，不再迷路；支持家庭旅行共享行程，一人规划，全家同步；旅行结束后，平台能自动生成“旅程故事报告”，包含相册 AI 智慧旅游平台，用 AI 识别、AI 规划、AI 讲解、AI 陪伴，把旅行从“准备麻烦、路上盲走”变成“顺畅、智能、有人带着玩”。它不仅提升了旅途体验，也让文化、景点、美食以更有趣的方式被看见。
66510编辑于 2025-11-18- 来自专栏图灵技术域
蚁群算法（ACO）旅行商问题（TSP）路径规划MATLAB实现
蚁群算法能做什么 蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法，因此一般而言，蚁群算法用来解决最短路径问题，并真的在旅行商问题（TSP，一个寻找最短路径的问题）上取得了比较好的成效。 函数优化问题MATLAB实现： 蚁群算法（ACO）MATLAB实现 机器人路径规划： 蚁群算法（ACO）最短路径规划（MATLAB） 更多ACO算法：https://www.omegaxyz.com/tag /aco/ TSP问题 旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。 假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
2.7K11发布于 2021-05-21 - 来自专栏创作是最好的自我投资
旅行规划新纪元：腾讯元宝大模型 × MCP Server扩展生态
是不是能以一种更智能、更个性化的方式，重新定义旅行规划？ 在接收到我们的需求内容后，我们的旅行规划小助手就开始工作啦以下内容是我们的旅行规划小助手为我们规划的杭州3日游的详细内容杭州3日游计划天气预报第一天：晴，气温20°C-28°C第二天：多云 等待审核成功之后，就可以让我们的旅行规划小助手为我们以后的旅行好好规划啦发布成功后我们有多种体验方式，包括web体验方式元宝小程序体验方式当然，除了上面的旅行规划之外，我们也可以直接让我们的旅行规划小助手来告诉我们其他的内容 ，同样可以让我们的旅行规划小助手来为你规划详细的路线，比如这里我输入【从亚洲金融大厦骑车到天安门怎么走？】 ，只要你需要，旅行规划小助手都可以帮助你实现。
2K40编辑于 2025-09-03 - 来自专栏若城技术专栏
基础篇 - 水平分割布局打造旅行规划应用
[HarmonyOS NEXT 实战案例：旅行应用] 基础篇 - 水平分割布局打造旅行规划应用 项目已开源，开源地址： https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNextCaseStudyTutorial 用于显示景点图片和图标 Text 文本组件，用于显示行程信息和描述 Button 按钮组件，用于添加行程、导航和分享操作 ForEach 循环渲染组件，用于渲染行程列表和活动项 数据模型定义 在实现旅行规划应用之前 Activity[] } interface Activity { time: string title: string icon: Resource } 这两个接口定义了旅行规划应用所需的数据结构 小结 在本教程中，我们学习了如何使用HarmonyOS NEXT的RowSplit组件构建一个旅行规划应用。
32200编辑于 2025-06-12 - 来自专栏总栏目
07-图6 旅游规划
30 0 3 4 10 0 2 2 20 2 3 1 20 输出样例: 3 40 废江博客 , 版权所有丨如未注明 , 均为原创丨本网站采用BY-NC-SA协议进行授权 转载请注明原文链接：07-图6 旅游规划
17720编辑于 2022-09-05 - 来自专栏MikeC's Blog
【题解】旅行
输入输出样例 输入 #1 4 5 1 2 2 1 3 2 3 4 4 3 2 1 2 4 3 输出 #1 3 3 6 说明/提示 对于50\%的数据，n \le 20 对于70\%的数据，n \le 100
45130编辑于 2022-09-21 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——第 6 章：规划
这就是规划模式发挥作用的地方。规划的核心是 Agent 或 Agent 系统制定一系列行动以从初始状态向目标状态移动的能力。 规划模式概述 在 AI 的背景下，将规划 Agent 视为您委托复杂目标的专家是有帮助的。当您要求它"组织团队外出活动"时，您定义的是"什么"——目标及其约束——而不是"如何"。 每当任务需要一系列相互依赖的操作以达到最终的综合结果时，应用规划模式。 视觉摘要 ** ** 图 4；规划设计模式 关键要点 规划使 Agent 能够将复杂目标分解为可操作的顺序步骤。 LLM 可以通过基于任务描述生成逐步方法来执行规划。 明确提示或设计任务以要求规划步骤会在 Agent 框架中鼓励这种行为。 它反思、规划并执行。 结论 总之，规划模式是将 Agent 系统从简单的反应性响应者提升为战略性、目标导向的执行者的基础组件。
64510编辑于 2025-10-27 - 来自专栏程序人生 阅读快乐
弯曲的旅行
在《弯曲的旅行》中，理论物理学大师丽莎•兰道尔以轻松愉快、浅显易懂的文风，深入浅出地介绍了宇宙的隐秘之维。
40810发布于 2018-10-10 - 来自专栏若城技术专栏
进阶篇 - 旅行规划应用的交互功能与状态管理
[HarmonyOS NEXT 实战案例：旅行应用] 进阶篇 - 旅行规划应用的交互功能与状态管理 项目已开源，开源地址： https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNextCaseStudyTutorial ， 欢迎fork & star 效果演示 引言 在基础篇中，我们学习了如何使用HarmonyOS NEXT的RowSplit组件构建旅行规划应用的基本布局。 在本篇进阶教程中，我们将深入探讨旅行规划应用的交互功能和状态管理，包括行程切换、视图模式切换、数据绑定等高级特性。通过掌握这些进阶技巧，你将能够构建出更加实用和用户友好的旅行规划应用。 添加行程收藏功能 让我们为旅行规划应用添加一个行程收藏功能。 添加行程筛选功能 让我们为旅行规划应用添加一个行程筛选功能，允许用户筛选出收藏的行程。
26010编辑于 2025-06-12 - 来自专栏技术人生黄勇
Qwen推出DeepPlanning Benchmark：Agent真正搞定购物和旅行规划了吗？
本文推出了DEEPPLANNING，针对实际长程智能体规划的挑战性基准。它包含多日旅行规划和多商品购物两大场景。 而在现实的长程任务（如多日旅行或多商品购物）中，Agent需要主动从环境中搜集必要的状态信息，而不是仅仅基于给定的上下文进行规划。 2 Methods DeepPlanning 是一个包含“旅行规划”和“购物规划”两个领域的基准测试。 特别是在旅行规划中，随着行程天数从2天增加到7天，Case Accuracy急剧下滑，说明长程规划中的累积误差和状态空间爆炸是当前LLM的主要瓶颈。 长程规划是Agent的“阿喀琉斯之踵”，即使是GPT-5.2，也无法可靠地完成多日旅行规划，往往因为顾此失彼导致全局方案不可行。 结论2: “显式推理”与“主动搜索”是破局关键。
18810编辑于 2026-03-11 - 来自专栏AI那点小事
07-图6 旅游规划 (25分)
有了一张自驾旅游路线图，你会知道城市间的高速公路长度、以及该公路要收取的过路费。现在需要你写一个程序，帮助前来咨询的游客找一条出发地和目的地之间的最短路径。如果有若干条路径都是最短的，那么需要输出最便宜的一条路径。
98310发布于 2020-04-20 - 来自专栏数据魔术师
利用动态规划求解旅行商问题时空复杂度分析以及相关实验验证
利用动态规划求解旅行商问题（Travelling Salesman Problem，简称TSP）在之前的推文中已经有了详细的介绍，今天我们要对这个问题进行更深一步的探索，即随着问题规模的变化 ，使用动态规划算法求解TSP耗费的时间是多少？ 但是，同时我们要清楚，利用动态规划求解TSP 的空间复杂度(是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度)同样也是O(N^2*2^N)，为此，我们特地测试了同等规模算例的空间使用情况，大概的图像就是这样
4.1K30发布于 2019-10-19 - 来自专栏HansBug's Lab
1050: 旅行comf
1050: [HAOI2006]旅行comf Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 1495 Solved: 737 [Submit][Status mx,my,mm:int64; 4 a:array[0..10000,1..3] of longint; 5 c:array[0..1000] of longint; 6
71140发布于 2018-04-10 花半天规划的旅行路线，为什么还不如Python跑10秒的结果？
回到最初的问题：花半天规划的旅行路线，为什么还不如 Python 跑 10 秒的结果？ 答案已经清晰： 因为那 10 秒的背后，站着一位永远不知疲倦、能瞬间看透全局的规划大师。 源代码可以访问 Github：旅行规划问题[1]获取。 写在最后 一个简化的理想实验 需要强调的是，这次演示是一个在高度理想化条件下进行的实验。 因此，这个脚本目前还只是一个有趣的“玩具”，而非一个成熟的旅行规划工具。 未来的可能性：让“助手”更智能 这次简单的尝试也让我看到了这类工具的巨大潜力。 总而言之，算法或许不能完全替代我们旅行中的随性与惊喜，但它无疑可以成为一个强大的助手，帮助我们处理掉规划中最繁琐和重复的部分，让我们能把更多宝贵的时间，留给真正的风景。 A9%BA%E9%97%B4%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90/%E5%85%B6%E4%BB%96%E6%A1%88%E4%BE%8B/%E6%97%85%E8%
14310编辑于 2026-03-16- 来自专栏C/C++学习
【动态规划算法练习】day6
} ret = max(ret, f[i]); } return ret; } }; 4.运行结果 总结 今天是算法练习的第6天
28310编辑于 2023-10-15 - 来自专栏数据结构与算法
牧场旅行
[USACO Oct08] 牧场旅行 ★★ 输入文件：pwalk.in 输出文件：pwalk.out 简单对比 时间限制：1 s 内存限制：128 MB n个被自然地编号为1..n奶牛（ 急切地，它们希望你能通过告诉它们Q（1<=Q<=1000）对牧场的路径来帮助他们安排旅行。 include<iostream> 2 #include<cstdio> 3 #include<cstring> 4 #include<algorithm> 5 #include<queue> 6
734100发布于 2018-04-12 - 来自专栏HansBug's Lab
2953: 商务旅行
2953: [Poi2002]商务旅行 Time Limit: 3 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 8 Solved: 8 [Submit][Status] Description 你的任务是帮助该商人计算一下他的最短旅行时间。 Input 第一行有一个整数N，1<=n<=30 000，为城镇的数目。 Output 输出该商人旅行的最短时间。 point=^node; 3 node=record 4 g:longint; 5 next:point; 6
1.1K50发布于 2018-04-10
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号