景区分时预约策略下的旅游线路优化方法

韩 艳, 韩佳乔, 晋翎钰, 赵 轩

(北京工业大学交通工程 北京市重点实验室, 北京 100124)

0 引言

近年来,人们有更多的闲暇时间去旅游. 某些著名的旅游景点出现游客聚集的现象, “过度拥挤”会导致游客体验不佳,旅游满意度下降,另一方面,在旅行的过程中总会有各种各样的风险,过度拥挤容易导致旅游安全事故发生. 我国各地加强智慧旅游信息系统建设,加大推进并完善分时预约服务的建设,景区管理方希望通过旅游信息发布、游线设计和预约分流、门禁分流、区内调控分流、区外调控分流等客流调控措施,向游客推荐游线,实现游客的合理时空分布,提升游客对景区的满意度和旅游体验. 至2021年8月,我国4A级景区线上预约的覆盖率超过75%,国有旅游景区于2021年底全部实现在线预约服务[1]. 已有研究发现,景区制定预约、门禁分流等客流调控措施,并通过旅游信息系统发布,游客的旅游行为(入口决策、停留时间决策、游线调整、预约决策)受到旅游信息的影响,调控了游客起讫点的选择、游览景点及停留时间[2-3]. 景区制定分时预约政策并发布控制信息后,游客获取在不同的预约时段进入景区,有限的总体游览时间导致可参观景点数量和游览顺序发生变化,游客将会产生各类调适行为,进而表现为游客游线的变化以及在各景点的时间和空间分布. 现有研究较少讨论景区分时预约条件下的游客预约等行为机理,尚未量化分析不同分时预约条件对游客景区内游览行为的影响及其影响程度,因此,有必要挖掘探究景区分时预约条件下的游客行为决策机理以探讨旅游者分时预约信息、旅游体验(拥挤度、满意度)、旅游行为(游线调整)三者间的互动关系,优化设计分时预约策略下的游客旅游线路. 问题研究对于合理制定景区分时预约等客流调控措施、旅游线路优化设计、均衡景区客流的时空分布具有重要的理论意义和实用价值.

1 国内外研究现状

国内外学者开展了非拥挤状态和拥挤状态下游线优化设计研究,发现非拥挤状态和拥挤状态下游线优化设计的优化目标和指标多集中在时间、距离、费用以及满意度、偏好、拥挤感知等关键因素上. Yoon[4]发现游客满意度对游线设计具有重要影响. 陈信杉[5]以“多码头多航线”为切入点,考虑游客的景点偏好、时间预算等个性化需求的鼓浪屿一日旅游路线路设计问题,最大化游客旅游体验效用. 韩艳等[6]考虑景区拥挤状态下游客的拥挤感知及因拥挤而产生的游览需求和行为变化. 武鑫森[7]在景区问卷调查中将游客的主观拥挤感知度分为1～5级,基于视频录像和实时问卷数据,获取游客客观拥挤感知指标及相应的主观拥挤感知评分,聚类分析游客的综合拥挤分级;韩艳等[8]考虑了景点拥挤状态下游客的拥挤感知及其调适行为对旅游路线的影响;杨光[2]考虑景区拥挤度,建立了考虑游客满意度、拥挤感知和游览时间多目标景区线路优化模型;Gavalas[9]设计景区游线时考虑了游客的心理偏好,选择符合游客偏好的景点,同时考虑了景点之间的距离、每个景点所需的访问时间、景点访问时间、天气状况、可供游览的时间等约束,从而使游客满意度最大化.

现有研究为景区分时预约策略下旅游线路优化设计提供了很好的方法和思路,但分时预约条件下的旅游线路与非拥挤状态、拥挤状态下的游线设计之间存在一定的差异,并未考虑景区分时预约实施和游客风险感知对游客预约决策及其游览行为的影响. 张江驰等[10]对于预约行为的影响因素及其行为决策进行了研究,发现态度、主观规范、感知行为控制、行为惯性和风险感知对预约行为的影响;Han[3]考虑了售票率、参观次数、旅游预订信息查询方式、预订时间范围、预订方式和旅游预订系统(TRS)内容对预约行为的影响. 游客存在异质性,选择不同的预约时间段进入景区,参观景点数量和游览顺序存在差异,现有研究较少讨论景区分时预约条件下的游客预约机理,并考虑不同分时预约条件对游客景区内游览行为的影响及其影响程度. 综上,本文探究景区分时预约策略下的游客行为决策机理,探讨旅游者分时预约信息、旅游体验(拥挤度、满意度)、旅游行为(游线调整)三者间的互动关系,优化设计分时预约策略下的游客游线.

2 景区分时预约策略下的游客决策机理和优化设计

2.1 分时预约策略下的游客决策行为机理

景区根据客流情况及自身需求,设置门票预售期,将预约时段划分为2～5个,且设置每个时段准入客流数量,并在预约系统上提供信息服务. 游客在游览中需要确定:①从景区的哪个出入口进入景区;②游线中包的景点、停留时间及游览顺序等,上述决策构成景区内部的时空分布—游线.

起讫点调控和游览景点及停留时间调控是实现游客在景区内的时空合理分布的重要手段,为了进一步分析分时预约分流信息对游客游线调整的影响,论文将传统旅游活动过程分为出行前、出行中、游览中3个阶段,基于Engel-Kollat-Blackwell(EKB)模型分别探讨旅游者流量控制信息、旅游体验(拥挤度、满意度)、旅游行为(入口转移决策、景点停留时间决策、游线调整)三者间的互动关系[3],分时预约策略下的游客决策行为机理如图1所示, 共包含问题识别、信息搜索、备选方案评给、调适行为选择和购买后评估阶段.

图1 景区分时预约策略下的游客决策行为机理

2.1.1 问题识别阶段

游客通过搜寻、感知信息后,在内部或外部因素的刺激下,考虑自身健康、体力、时间、经济、安全、健康等因素制定出行决策(目的地和出发时间等),产生旅游意向.

2.1.2 信息搜索阶段

游客在产生出游计划后,根据以往旅游经验提前查询目的地景区的交通、计划出游日附近的分时预约信息,包括可预约的分时预约时段、门票余票量等信息,搜寻并感知分时预约服务等信息.

2.1.3 备选方案评估阶段

游客希望通过各种信息渠道了解这次旅行可能获得的旅游效用,并形成对旅游效用的判断. 旅游效用是指游客进行旅游消费所获取的用途与感受.

2.1.4 调适行为选择阶段

游客需要提前线上预约门票,按照预约日期在预约时段内进入景区. 游客根据不同选择的旅游效用决定是否预约,确定预约的日期、时段、票型、门票数量等. 受预约时段的影响,不同预约时段进入景区的游客可游览时长不同,会更迫切地希望能在有限的时间内游玩更多的景点. 另一方面,景区管理方制定分时预约客流调控措施,确定每个预约时段的准入客流量,通过信息发布、游线推荐等措施引导客流,希望能为游客提供安全、舒适、健康、高质量的服务,降低人群聚集的概率. 在拥挤但游览需求高的景点,游客可能会减少停留时间,或者在有限的游览时间预算内,了解旅游信息后调整游览顺序,转移到拥挤度较低、满意度高的景点,以提高旅游体验并保障安全和健康. 受总体游览时间的限制,部分游客可能会因为无法忍受拥挤的客流选择离开景点或者景区.

2.1.5 购买后评估

游客形成对此次旅游出行的满意度和经验总结,影响到下一次出行意向.

可见,在分时预约信息下,游客会采取一系列的调适行为,该调适行为会对他们的出行需求、预约时段决策和游线等产生影响,包括预约时段、进入景区时段、可游览时间、游线起讫点、景点、数量、游览顺序、景点的停留时间、拥挤感知以及满意度等,从而改变了游客在景区内的时空分布.

2.2 分时预约策略下的旅游路线优化设计

分时预约策略下的旅游路线设计面临几个关键问题:

2.2.1 游线类型和起讫点设计

旅游线路类型与游客自身需求、景区起讫点组合、主题特色等因素相关. 分时预约策略下,游客需在预约时间段内进入景区,会选择不同的起讫点组合,即不同的入口和出口进出景区. 不同的起讫点组合对游线类型、景点、游览顺序存在影响. 游线类型通常分为链路式和环路式两种类型,不同的游线类型中包含的景点个数和景点顺序均不相同[2].

2.2.2 景点、景点数量及其游览顺序

游线设计中需要确定景点、景点数量及游览顺序. 分时预约策略下,游客不同时段进入景区,引起景区内各景点流量发生变化和游客的拥挤感知变化. 拥挤感知度较高的部分核心景点,游客的到访率高[11]. 景点数量方面,受预约时段的影响,不同预约时段进入景区的游客可游览时长不同,会更迫切地希望在有限的时间内能游玩更多的景点,但受预约时段、入园时间、游览时间预算、体力等众多因素限制,不同类型的游线中景点数是有限的.

在确定游线类型、起讫点和核心景点的条件下,进一步考虑景点属性(满意度、拥挤度)和景点间的走行时间,对分时预约策略下游线进行优化设计. 此时分时预约策略下的游线设计可转化为确定的线路起讫点和类型、包含一定数量景点的游线设计问题.

3 分时预约条件下的景区线路优化模型

3.1 目标优化模型

分时预约策略下的景区线路优化模型综合考虑了景区管理方和游客的需求. 游客方面,他们希望能通过预约系统提前购买门票,在预定的旅游时段和时间预算内,尽可能多地游览热门景点,以获得较好的旅游体验. 对于景区管理方,希望通过游线推荐、分时预约等客流调控措施引导客流,提升景区的服务水平.

综上,景区分时预约策略下的游线优化设计是1个多目标按序优化的过程. 需考虑游客总体拥挤感知、游线总体满意度和景点间总体走行时间,优化目标函数见式(1)～(3):

(1)

(2)

(3)

景区分时预约策略下的游线设计过程中,相对于游线总体满意度和景点间总体走行时间,游客更多关注游线总体拥挤感知,因此,将游客总体拥挤感知最小设为第1优化目标,将游线总体满意度最大和景点间总体走行时间最短分别设为第2和第3优化目标.多目标优化模型见式(4)～(12):

(4)

(5)

(6)

(7)

Tmin≤T≤Tmax

(8)

nmin≤n≤nmax

(9)

(10)

(11)

(12)

3.2 多目标优化模型计算

目标规划层次算法是1种有效的多目标优化方法,此方法首先将问题分解为不同的层次,然后在每个层次上进行优化.具体步骤如下:

第1步:对目标函数中的S1层进行优化

(13)

第2步:对目标函数中的S2层进行优化

(14)

第3步:对目标函数中的S3层进行优化

(15)

第4步:线路优度评价

由于粒子群算法具有算法实现简单、易于理解且求解速度快等优点,本文采用粒子群算法通过迭代找到最优解.基于上述多目标优化模型求解出的可接受解集,对其线路进行优度评价.根据式(16)求解出的优度值进行评价,函数值越大表明该路线越趋于最优解[12].

(16)

式中,wc、ws、wt分别为线路拥挤度、线路满意度、景点间走行时间的权重;fc,max、fc,min分别为所有线路总体拥挤度的最大值和最小值;fs,max、fs,min分别为所有线路总体满意度的最大值和最小值;ft,max、ft,min分别为所有线路景点间走行时间的最大值和最小值;fc、fs、ft分别为第j条线路的总体拥挤度、总体满意度和景点间走行时间;Sj为j第条线路的优度值,值越大,优度越高.

4 案例

4.1 游客分时预约行为及游线调查

为了解游客在景区需求情况、拥挤感知和时空分布规律,设计并开展了分时预约策略下游客预约行为、游客游线、拥挤感知、满意度调查. 调查方式采取主观出行调查方法和情景出行调查[13],使用面对面问卷调查和问卷星网络问卷调查. 调查问卷包含3部分内容:①个人社会经济属性,包括年龄、性别、收入、职业等;②游客游览线路调查,包括游览景区预算时间、游览景点及顺序、停留时间、满意度和拥挤度;③分时条件下游客的意向游览行为调查.

颐和园是第1批全国重点文物保护单位,属5A级景区,知名度高,客源广泛. 自2013年起,研究团队对颐和园的游线及游客拥挤感知开展了持续调查,并于2022-04-03(周六)开展颐和园景区游客在分时条件下的旅游行为调查,共回收有效问卷198份,其中现场问卷调查45份,网络问卷153份.

4.2 数据分析

分时预约信息服务需求调查数据分析结果如图2(a)所示,分别约66.01%、73%游客期望获得景区内的推荐游线和关注预约门票余票信息. 选取游客需求最大的起讫点组合“北宫门—东宫门”链路式线路进行游线优化设计.

图2 游客预约信息需求与游览时间分布

调查分析不同预约时段下的游客游线情况,包括景点、景点个数、拥挤感知和满意度如表1所示.

表1 不同分时预约时段游线特性分析

预约上午时段(06:00—12:00)和下午时段(12:00—19:00)的游客的平均游览景点数量分别为16和14. 如图2(b)所示,游览时间为2～3 h、3～4 h游客约占颐和园旅游总人数的72%. 在预约上午06:00—12:00、下午12:00—19:00游客中,各有33.7%、33.0%游客的游览时间为1～2 h.

分时预约条件下,分析不同拥挤感知游客的景点停留时间. 当游客在景点感知到拥挤时,31.8%的游客选择继续游览,不会缩短游览时间;38.4%的游客选择继续游览,但会缩短游览时间;29.8%的游客选择立即离开当前景点. 68.2%的游客会在感知到拥挤的情况下采取调适行为,调整游览时间或参观的景点,引起游线的变化.

4.3 颐和园分时预约策略下游线优化

4.3.1 预约时段上午06:00—12:00线路优化

统计分析预约时段为上午06:00—12:00游线,计算出各景点的平均拥挤度、平均满意度和平均停留时间,颐和园景点属性如图3(a)所示,计算各项优化指标的偏差值和相应偏差值的标准偏差,共得出7条线路作为初步可接受解.

图3 颐和园景点属性与优化结果

根据问卷调查数据可得,游线总拥挤度、游线总体满意度、景点间走行时间的权重分别是wc=0.35、ws=0.34、wt=0.31,可接受线路优度评价结果如表2所示.

表2 分时预约策略下游线优化结果

分析可得:预约时段(上午06:00—12:00)颐和园优化路线共包含7条链路. 景点总体走行时间越长,游客总体拥挤度越大,相应的线路优度值越小. 预约时段(上午06:00—12:00)优化路线的景点个数为11,游客总体拥挤度为31.2,游线总体满意度为35.6,景点间总体走行时间为51.3 min. 颐和园推荐路线的景点个数为10,属于链路式游线,游客总体拥挤度为29.0,游线总体满意度为29.9,景点间总体走行时间为48.0 min,线路优度值为32.0. 优化后的游线优度值均高于颐和园推荐游线的优度值,优化模型精度较高.

4.3.2 预约时段下午12:00—19:00线路优化

分析预约时段为下午12:00—19:00游线,计算各项优化指标的偏差值和相应偏差值的标准偏差,共得出2条线路作为初步可接受解,可接受线路优度评价结果如编号为8、9游线所示.

结合上午预约时段与下午预约时段的优化结果,选取优度值最大的上午时段线路6与下午时段线路8与颐和园推荐游线进行对比,线路优度值高于颐和园推荐游线的优度值,如图3(b)所示,因此优化模型精度较高.

5 结束语

1)本文基于EKB模型探讨了分时预约策略下游客决策行为机理,将游客决策过程分为5个阶段:问题识别、信息搜索、评价备选方案、调适行为选择以及购后评价阶段.

2)分时预约策略下的游线设计可转化为确定的线路起讫点和类型、包含一定数量景点的游线设计问题.

3)以游客总体拥挤感知最小、游线总体满意度最大、景点间总体走行时间最短为优化目标,考虑游客预约时段、入园时间、可游览时间等约束条件,建立了分时预约策略下的多目标景区线路优化模型,以颐和园景区为例进行实证,得到不同预约时段下景区游览优化线路,优化后的游线优度值高于景区推荐线路.