大隆河旅游的套餐模型摘要：本文采用相关的数学方法及数学软件，为让更多的旅游团队在大隆河旅游进行了综合分析。根据游客进入旅游区的特征函数，采用不同的旅游套餐形式建立相应的数学模型，进而确定最大的客容量.首先，通过有关数据及资料进行分析，运用k级爱尔朗输入法[1]、poisson流法及分布得出游客进入旅游区的特征函数及，进而更好的对游客的出行进行安排。第二，运用平行类比法[2]，按出游时间划分为5个套餐模式供游客选择，并运用MATLAB软件描绘出具体的旅游方案图，更加形象直观，游客可以根据游玩时间进行选择出行套餐，方便快捷。第三，通过对不同交通工具的速度与露营点之间距离的关系进行分析，给出了8种不同的行船情况。最后根据目标规划的极限取整法，建立数学模型，近似确定可增加的旅游队伍，以及实现对露营地的最大利用。最后，对所建立的数学模型进行了分析，此模型计算方便，信息量多，具有一定的稳定性,同时指出了模型存在的不足及改进的方向。关键词：k级爱尔朗输入、poisson流法及分布、类比法、目标规划的极限取整法[3]、MATLAB软件一问题重述：游客在“大长河”(225英里)可以享受到秀丽的风光和令人兴奋的白色湍流。这条河对于背包客来说是进不去的，因此畅游这条长河的唯一办法就是在这条河上露营上几天。这次旅行从开始的下水点到最终结束点，共225英里，且是顺流而下的。乘客可以选择平均4英里/小时的以浆作为动力的橡胶筏或者平均8英里/小时的机动帆船旅行。整个旅行从开始到结束会经历6至18个夜晚。负责管理这条河的政府机构希望到这里的每一次旅行都能够享受到野外经历，以最少的接触到在河上其它的船只。目前，每年在六个月期间(一年的其余部分的天气对于河流旅行来说太冷)，共有X次旅行，有Y处露营地，露营地均匀的分布整个河道。由于漂流的受欢迎程度的上升，公园管理者已经被要求允许更多的旅行次数。所以他们想确定怎样可能安排一个最优的混合的旅行方案，不同的时间(单位为夜)和推动方式(马达或浆)，最大限度的利用露营地。换句话说，在长河的漂流季，将会有多少更多的乘船旅行可以加进来?河流的管理者现在雇佣你，为他们提出最佳排程方式和河流承载能力的建议，记住两个露营者不能在同一时间内占据同一个露营地。除了你的一页摘要，准备一页备忘录，对河流的管理者描述你的主要发现。二模型假设1、白天可以在露营点休息，且最多能休息r个小时。晚上的休息时间为：18：00---6：00且不能行船。2、旅行途中不能改换交通工具。3、每艘船都有固定的出发时刻，旅客不能按自己的意愿随意的上船[4]。4、忽略不同季节流水速度对船速的影响。5、晚上18：00之前必须达到一个没有人的露营地进行露营。6、两只船可以在露营地相遇或超越，但不能在河道中相遇或超过。7、每支旅游团队的人数一定，而且都能被一艘船容纳。8、每艘船都安装GPS定位仪器，能观察到前后的225/(y+1)范围内是否有船及相邻露营地是否有旅游团露营。三：符号定义：r：每天旅途中经历的露营时间（：h）v：船行的速度（英里/h）c：每天船行总的时间（：h）g：每天理论的漂流时间（：h）L1：前后两船之间的距离（：英里）:为某一参数k：为正整数d:某一套餐的中白天行船的天数e：指数函数：普阿松分布[4]：k级爱尔朗分布函数四：模型建立与求解：1图示法如下：图12、由实际的情况可知，旅客的进入旅游场地符合两种分布：⒈k级爱尔朗输入分布（ErlangEk）,其密度函数a（t）即分布函数A（t）分别为：；（1）；（2）其中k为正整数。由式可得，当k=1时，即为普阿松输入分布。⒉poisson流输入分布[5]，设在时间t内到达m个顾客的概率为Vm(t)服从普阿松分布。即：；（3）为达到参数。相应顾客到达是独立同分布的，其分布函数为负指数分布[6]：；（4）由此两种分布可估计出游客人数的服从普阿松分布，由此做好应对措施。3、由于露营地是均匀的分布在河岸上，故两相邻的露营地之间的距离是：,且每刚刚到达第n个露营地时与在途中休息的时间r有如下关系式：。①要求最大程度的减少两船相遇，即在河道上前船不能超越后船。假设目前正处于某一露营地。若，则船可以继续行驶。由GPS系统可知相邻露营地之间的露营及行船情况。若即将到达的下一个露营地没有船，且满足：。②则可以往下一个露营地行船且露营。若到达的第n个露营地没有船，则：。③若即将到达的下一个露营地有船，但在该船到达之时船恰好离开。则:。④若下一露营地没船，但是相邻两地之间还有船行驶，如图2所示：（1）若前船不停，则后船可以正常行驶，在下一露营地