以海南省旅游为例的旅游线路设计和比对 3(21页).doc

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1、-以海南省旅游为例的旅游线路设计和比对摘要现在，旅游越来越成为消费时尚。作为旅游行业，开发出更好的旅游产品是很重要的，而设计好旅游线路是其中的一个重要环节。一条具有特色的旅游线路，有时能为旅行社带来惊人的经济收入与社会效益。对于问题一，以知名度在10000以上为标准筛选出三十个数据作为主要景点。首先运用专家打分法分别给因素：门票价格、知名度、类型、景区规模、景区开发时间的权重为0.2 0.3 0.3 0.1 0.1，即=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1。再由专家打分法获取评价集：高品质、中品质、低品质的数据。构造出综合评价矩阵，然后用加权平均法做出综合评价，得到。最后根据隶属度原则作出评

2、判，从而得出海南省各主要景点品质的综合评价结果。（见表1）对于问题二，以商人作为市场定位群体。考虑到商人行程匆忙，因此选择路线长短作为评价路线优劣的标准，并假定以海口、三亚这两座城市为其旅游起点、终点。首先，用Floyd算法求出在十三个城市中海口到三亚的最短路线为：海口屯昌琼中五指山三亚。上述五个城市中都含有风景型景点，其中含有五个高品质景点（见表3），所以最优风景旅游路线为：海口滨海公园*、海口万绿园公园*海瑞祖居、枫木鹿场黎母山森林公园水滿乡南山文化旅游区*、天涯海角*、大小洞天、大东海*、亚龙湾沙滩。又因为琼中没有人文历史类景点，故而求次短路线，即海口屯昌琼海万宁陵水三亚作为最优人文旅游

3、路线。上述城市都含有人文型景点，其中含有四个高品质景点（见表4），所以最优人文旅游路线为：水世界“罗马剧场”*、海口人民公园海瑞祖居、枫木鹿场万泉河漂流、琼海红色娘子军塑像东亚风情园、兴隆温泉吊罗山国家森林公园西岛*、南山文化旅游区*、蜈支洲岛*、亚龙湾中心广场、美丽之冠。对于问题三，以空间距离、运行路线、时间安排、线路总体相似度、总体差异度和特色饱和度等为标准对所求得的线路进行比对评估。采用专家打分法和客观数据综合的方法给线路A,B在六个品质参数上确定分数。A线路所赋值为b=28 30 4.5 4.6 0.3 0.7，B线路所赋值为c=80 42 5.4 6.1 0.6 0.4，而风景游和人

4、文游得值分别为a1=51 52 5.3 5.4 0.4 0.6、a2=62 67 4.3 6.4 0.5 0.5根据灰色相关性原理得出风景游、人文历史游的灰色关联系数为0.3711，0.3836；0.3426，0.3896。由关联系数得，风景游与线路B更相似，但其与线路A的相似性却强于人文历史游；而人文历史游也与线路B更相似，比较风景游而言，其在B上也比风景游更贴近。关键字：旅游线路设计、模糊综合评判、Floyd算法、最短路线、灰色关联度1问题的背景与提出现在，旅游越来越成为消费时尚，旅游者外出旅游大多是为了游览名山大川、名胜古迹，轻松、娱乐、增长见识是他们的主要需求。作为旅游行业，开发出更好

5、的旅游产品是很重要的，而设计好旅游线路是其中的一个重要环节。设计者应根据不同的游客需求设计出各具特色的线路。为了满足游客的需要，旅行社应及时把握旅游市场动态，注重新产品、新线路的开发，并根据市场情况及时推出新的有特色的旅游线路。一条具有特色的旅游线路，有时能为旅行社带来惊人的经济收入与社会效益。本文以海南省旅游为例，结合相关数据对旅游线路进行了重新整合，合理设计，并得出相关结论。2问题的分析对于问题一，以知名度在10000以上为标准筛选出三十个数据作为主要景点。首先运用专家打分法分别给因素：门票价格、知名度、类型、景区规模、景区开发时间的权重为0.2 0.3 0.3 0.1 0.1，即=0.2

6、 0.3 0.3 0.1 0.1。再由专家打分法获取评价集：高品质、中品质、低品质的数据。构造出综合评价矩阵，然后用加权平均法做出综合评价，得到。最后根据隶属度原则作出评判，从而得出海南省各主要景点品质的综合评价结果。（见表1）对于问题二，以商人作为市场定位群体。考虑到商人行程匆忙，因此选择路线长短作为评价路线优劣的标准，并假定以海口、三亚这两座城市为其旅游起点、终点。首先，用Floyd算法求出在十三个城市中海口到三亚的最短路线为：海口屯昌琼中五指山三亚。上述五个城市中都含有风景型景点，其中含有五个高品质景点（见表3），所以最优风景旅游路线为：海口滨海公园*、海口万绿园公园*海瑞祖居、枫木鹿场

7、黎母山森林公园水滿乡南山文化旅游区*、天涯海角*、大小洞天、大东海*、亚龙湾沙滩。又因为琼中没有人文历史类景点，故而求次短路线，即海口屯昌琼海万宁陵水三亚作为最优人文旅游路线。上述城市都含有人文型景点，其中含有四个高品质景点（见表4），所以最优人文旅游路线为：水世界“罗马剧场”*、海口人民公园海瑞祖居、枫木鹿场万泉河漂流、琼海红色娘子军塑像东亚风情园、兴隆温泉吊罗山国家森林公园西岛*、南山文化旅游区*、蜈支洲岛*、亚龙湾中心广场、美丽之冠。对于问题三，以空间距离、运行路线、时间安排、线路总体相似度、总体差异度和特色饱和度等为标准对所求得的线路进行比对评估。采用专家打分法和客观数据综合的方法给线

8、路A,B在六个品质参数上确定分数。A线路所赋值为b=28 30 4.5 4.6 0.3 0.7，B线路所赋值为c=80 42 5.4 6.1 0.6 0.4，而风景游和人文游得值分别为a1=51 52 5.3 5.4 0.4 0.6、a2=62 67 4.3 6.4 0.5 0.5根据灰色相关性原理得出风景游、人文历史游的灰色关联系数为0.3711，0.3836；0.3426，0.3896。由关联系数得，风景游与线路B更相似，但其与线路A的相似性却强于人文历史游；而人文历史游也与线路B更相似，比较风景游而言，其在B上也比风景游更贴近。3模型假设3.1 假设专家的评价是公正、客观的。3.2 假设

9、游客对旅游的起点和终点无特殊偏好。3.3 假设天气对旅游路线的选择没有影响。3.4 游客对同一品质的旅游景点没有特殊偏好。4符号说明符号符号说明与第i个景点相关的因素组成的因素集第i个景点的评判集第i个景点的综合评判矩阵各因素的权重集第i个景点的综合评判结果赋予线路1，2的各种评估指标（品质参数）的确定数值对在点的关联系数，5.模型的建立与求解5.1.1 问题的分析与模型的建立 需要进行的是对海南省主要的旅游景点进行品质综合评价。在此，我们采用模糊综合评价对主要景点进行评判。 题中所给景点的数据共九十个，我们以知名度在10000以上为标准筛选出三十个数据作为主要景点。具体步骤如下： 首先，权重

10、在综合评价中有着极其重要的地位，其数值的确定常见的有层次分析法，领导、专家投票决定权重法，课题组人员综合分析确定权重法，熵值法等。根据本题具体情况，我们采用专家评分法确定其权重。 设因素集=,评价集=,根据单因素评价得到=(,)构造综合评判矩阵：综合评判：对权重=（,）,计算,根据加权平均的方法构造权重,(j=1,2, ,m)。至此，模糊综合评价模型建立完成，代入数据，根据最大隶属度原则作出评判。5.1.2 模型的求解 运用专家打分法分别给门票价格、知名度、类型、景区规模，景区开发时间的权重为0.2 0.3 0.3 0.1 0.1，即=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1,而每个主要景点的对

11、于高品质、中品质和低品质的权重由专家打分法获取数据（见附录1.1），最后我们用MATLAB编程（原程序见附录1.1）求解B矩阵如下：5.1.3 结果分析由B矩阵显然可以得出海南省主要景点的综合评价：表1 海南省主要旅游景点品质评价表品质级别旅游景点高品质西岛 南山文化 天涯海角 蜈支洲岛 大东海 鹿回头 海口滨海公园 热带海洋世界 罗马剧场 海口万绿园公园 兴隆热带植物园 石梅湾 火山口 尖峰岭 七仙岭 吊罗山国家森林公园 中品质大小洞天 亚龙湾蝴蝶谷 西海岸带状公园 万泉河漂流 琼海红色娘子军 南湾猴岛低品质东郊椰林 博鳌 万泉河 万泉胡 五指山风景区 五指山峡谷漂流5.2.1 问题分析与模

12、型的建立本问需设计旅游路线，根据设计旅游路线的原理，我们决定以商人作为我们的市场定位群体。由题可知，每个城市内部都有若干个不同类别的风景区，因此我们假定以海口、三亚这两座城市做为其旅游起点、终点，先计算出最短路，然后就所选的城市根据不同的主题旅游类型，选择适当的风景区。最后形成旅游路线。首先，将图中的13城市分别从113标号，如图（1），然后运用Floyd算法求出海口到三亚的最短路，最后根据所选城市中的各个风景类型选出文化历史游，风景游的两条旅游路线。图1 海南13城市分布图5.2.2 模型的求解 用MATLAB编程（见附1.2）得出以下可能路径的数据分析结果：表2 路径数据分析结果12222

13、11111111111113131233333333311223444111111111122333455888583344445664464447555567771077788886678868881111114477899111111888888889108881111111166111191011111113388888881111131311111111111111111112131111111111112135.2.3 结果分析由上题数据从1到6的最短路为111876，即海口屯昌琼中五指山三亚。风景游路线需要景点类型为风景型，以上五个城市的风景景点如下（高品质景点用*号加注）：表3

14、风景游路线 城市 风景型景点 海口 海口滨海公园*、海口万绿园公园*屯昌 海瑞祖居、枫木鹿场 琼中 黎母山森林公园 五指山 水滿乡三亚 南山文化旅游区*、天涯海角*、大小 洞天、大东海*、亚龙湾沙滩 由于上中琼中没有人文历史类景点，故而求次优路线。根据上题中的运行结果，我们的得出次最优路线为：1113456，即海口屯昌琼海万宁陵水三亚。人文历史旅游路线需要景点类型为人文型，以上五个城市的人文景点如下（高品质景点用*号加注）：表4 人文型旅游路线 城市 人文型景点 海口 水世界“罗马剧场”*、海口人民公园 屯昌 海瑞祖居、枫木鹿场 琼海 万泉河漂流、琼海红色娘子军塑像 万宁 东亚风情园、兴隆温泉

15、 陵水 吊罗山国家森林公园 三亚 西岛*、南山文化旅游区*、蜈支洲岛*、亚龙湾中心广场、美丽之冠综合得出两条能使旅客路径最短，且符合要求（高品质保证至少3个，保留传统的知名景点）的线路风景游路线：海口滨海公园*、海口万绿园公园*海瑞祖居、枫木鹿场黎母山森林公园水滿乡南山文化旅游区*、天涯海角*、大小洞天、大东海*、亚龙湾沙滩文化历史游路线：水世界“罗马剧场”*、海口人民公园海瑞祖居、枫木鹿场万泉河漂流、琼海红色娘子军塑像东亚风情园、兴隆温泉吊罗山国家森林公园西岛*、南山文化旅游区*、蜈支洲岛*、亚龙湾中心广场、美丽之冠5.3.1 问题分析与模型建立本题是为保证线路质量，对所求得的线路进行比对评

16、估，评价的标准分别规定为空间距离、运行路线、时间安排、线路总体相似度、总体差异度和特色饱和度等方面。根据灰色相关性原理得出灰色关联度，从而得到所求得的风景游和人文游与所设标准的A和B相似性比对评估。5.3.1.1 对灰色模型运用的说明1. 考虑不同方面的系统特征序列 我们运用专家打分法赋予线路1，2的各种评估指标（品质参数）确定的数值令，若实数满足（1）规范性 （2）整体性 对于，有 （3）偶对对称性 对于，有（4）接近性 越小，越大则称为对的灰色关联度，为 对在点的关联系数，并称1，2，3，4为灰色关联四公理。2. 定义关联度量化处理模式 设为系统行为序列，对于 ，令 =则满足灰色关联四公理

17、，其中成为分辨系数。（证明见参考文献【2】中47页）5.3.1.2 模型函数的定义然后调整的值以比较两条路线和线路A，B的差别和相似性，就可以得到线路之间的相似性比对评估。5.3.2 模型的求解在完成了灰色关联系数的定义和准备工作之后，我们就可以利用灰色关联的方法求解该问题。采用专家打分法和客观数据综合的方法给线路A,B在六个品质参数上确定分数。A线路所赋值为b=28 30 4.5 4.6 0.3 0.7，而B线路所赋值为c=80 42 5.4 6.1 0.6 0.4，而风景游和人文游得值分别为a1=51 52 5.3 5.4 0.4 0.6、a2=62 67 4.3 6.4 0.5 0.5，

18、令一步信诺为0.5，通过MATLAB编程（见附录1.3）得出：风景游、人文历史游的灰色关联系数为0.3711，0.3836；0.3426，0.3896。5.3.3 模型的分析 由关联系数得之，风景游与线路B更相似，但其与线路A的相似性却强于人文历史游；而人文历史游也与线路B更相似，比较风景游而言，其在B上也比风景游更贴近。7. 参考文献1 刘思峰 郭天榜 党耀郭，灰色系统理论及其应用，科学出版社,1999年。2 薛定宇 陈阳泉，高等应用数学问题的MATLAB求解，清华大学出版社， 2000年附录附1.10.1 0.4 0.5;0.5 0.3 0.2;0.5 0.3 0.2;0.5 0.4 0.

19、1;0.2 0.3 0.5r=0.1 0.4 0.5;0.5 0.3 0.2;0.5 0.3 0.2;0.5 0.4 0.1;0.2 0.3 0.5;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.3900 0.3300 0.28000.2 0.3 0.5;0.5 0.4 0.1;0.5 0.3 0.2;0.4 0.4 0.2;0.3 0.4 0.3r=0.2 0.3 0.5;0.5 0.4 0.1;0.5 0.3 0.2;0.4 0.4 0.2;0.3 0.4

20、 0.3;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.4100 0.3500 0.24000.2 0.3 0.5;0.6 0.3 0.1;0.4 0.5 0.1;0.3 0.2 0.5;0.2 0.3 0.5r=0.2 0.3 0.5;0.6 0.3 0.1;0.4 0.5 0.1;0.3 0.2 0.5;0.2 0.3 0.5;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+

21、a(i).*r(i,j) endendbb = 0.3900 0.3500 0.26000.1 0.3 0.6;0.7 0.2 0.1;0.5 0.3 0.2;0.5 0.2 0.3;0.6 0.2 0.2r=0.1 0.3 0.6;0.7 0.2 0.1;0.5 0.3 0.2;0.5 0.2 0.3;0.6 0.2 0.2;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.4900 0.2500 0.26000.2 0.4 0.4;0.5 0.3 0.2;0.

22、5 0.2 0.3;0.7 0.2 0.1;0.1 0.6 0.3r=0.2 0.4 0.4;0.5 0.3 0.2;0.5 0.2 0.3;0.7 0.2 0.1;0.1 0.6 0.3;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.4200 0.3100 0.27000.3 0.5 0.2;0.3 0.3 0.4;0.4 0.3 0.3;0.3 0.5 0.2;0.3 0.2 0.5r=0.3 0.5 0.2;0.3 0.3 0.4;0.4 0.3 0.3

23、;0.3 0.5 0.2;0.3 0.2 0.5;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.3300 0.3500 0.32000.6 0.3 0.1;0.4 0.4 0.2;0.4 0.4 0.2;0.3 0.2 0.5;0.3 0.4 0.3r=0.6 0.3 0.1;0.4 0.4 0.2;0.4 0.4 0.2;0.3 0.2 0.5;0.3 0.4 0.3;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3

24、for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.4200 0.3600 0.22000.5 0.3 0.2;0.3 0.2 0.5;0.5 0.2 0.3;0.4 0.3 0.3;0.4 0.2 0.4r=0.5 0.3 0.2;0.3 0.2 0.5;0.5 0.2 0.3;0.4 0.3 0.3;0.4 0.2 0.4;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.4200 0.2300 0.35000.4 0.

25、3 0.3;0.5 0.4 0.1;0.3 0.6 0.1;0.4 0.5 0.1;0.5 0.3 0.2r=0.4 0.3 0.3;0.5 0.4 0.1;0.3 0.6 0.1;0.4 0.5 0.1;0.5 0.3 0.2;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.4100 0.4400 0.15000.5 0.4 0.1;0.3 0.1 0.6;0.5 0.4 0.1;0.3 0.3 0.4;0.4 0.2 0.4r=0.5 0.4 0.1;0.3

26、 0.1 0.6;0.5 0.4 0.1;0.3 0.3 0.4;0.4 0.2 0.4;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.4100 0.2800 0.31000.6 0.3 0.1;0.2 0.4 0.4;0.5 0.3 0.2;0.5 0.2 0.3;0.1 0.2 0.7r=0.6 0.3 0.1;0.2 0.4 0.4;0.5 0.3 0.2;0.5 0.2 0.3;0.1 0.2 0.7;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=z

27、eros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.3900 0.3100 0.30000.6 0.3 0.1;0.2 0.4 0.4;0.7 0.2 0.1;0.3 0.6 0.1;0.1 0.8 0.1r=0.6 0.3 0.1;0.2 0.4 0.4;0.7 0.2 0.1;0.3 0.6 0.1;0.1 0.8 0.1;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.4300

28、 0.3800 0.19000.3 0.4 0.3;0.2 0.5 0.3;0.3 0.5 0.2;0.5 0.1 0.4;0.4 0.2 0.4r=0.3 0.4 0.3;0.2 0.5 0.3;0.3 0.5 0.2;0.5 0.1 0.4;0.4 0.2 0.4;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.3000 0.4100 0.29000.6 0.3 0.1;0.4 0.4 0.2;0.4 0.4 0.2;0.5 0.2 0.3;0.4 0.3

29、0.3r=0.6 0.3 0.1;0.4 0.4 0.2;0.4 0.4 0.2;0.5 0.2 0.3;0.4 0.3 0.3;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.4500 0.3500 0.20000.6 0.3 0.1;0.3 0.3 0.4;0.5 0.3 0.2;0.3 0.2 0.5;0.5 0.3 0.2r=0.6 0.3 0.1;0.3 0.3 0.4;0.5 0.3 0.2;0.3 0.2 0.5;0.5 0.3 0.2;a=0.2

30、 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.4400 0.2900 0.27000.4 0.4 0.2;0.4 0.4 0.2;0.4 0.3 0.3;0.3 0.4 0.3;0.5 0.3 0.2r=0.4 0.4 0.2;0.4 0.4 0.2;0.4 0.3 0.3;0.3 0.4 0.3;0.5 0.3 0.2;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,

31、j) endendbb = 0.4000 0.3600 0.24000.2 0.3 0.5;0.3 0.4 0.3;0.6 0.3 0.1;0.3 0.4 0.3;0.6 0.2 0.2r=0.2 0.3 0.5;0.3 0.4 0.3;0.6 0.3 0.1;0.3 0.4 0.3;0.6 0.2 0.2;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.4000 0.3300 0.27000.4 0.4 0.2;0.3 0.2 0.5;0.5 0.3 0.2;

32、0.2 0.3 0.5;0.4 0.5 0.1r=0.4 0.4 0.2;0.3 0.2 0.5;0.5 0.3 0.2;0.2 0.3 0.5;0.4 0.5 0.1;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.3800 0.3100 0.31000.3 0.4 0.3;0.5 0.3 0.2;0.6 0.1 0.3;0.7 0.2 0.1;0.3 0.4 0.3r=0.3 0.4 0.3;0.5 0.3 0.2;0.6 0.1 0.3;0.7 0.2 0

33、.1;0.3 0.4 0.3;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.4900 0.2600 0.25000.4 0.2 0.4;0.6 0.3 0.1;0.5 0.4 0.1;0.5 0.2 0.3;0.8 0.1 0.1r=0.4 0.2 0.4;0.6 0.3 0.1;0.5 0.4 0.1;0.5 0.2 0.3;0.8 0.1 0.1;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5

34、b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.5400 0.2800 0.18000.4 0.5 0.1;0.2 0.3 0.5;0.3 0.4 0.3;0.2 0.1 0.7;0.8 0.1 0.1r=0.4 0.5 0.1;0.2 0.3 0.5;0.3 0.4 0.3;0.2 0.1 0.7;0.8 0.1 0.1;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb =0.3300 0.3300 0.3400 0.2 0.4 0.4;0.3

35、0.2 0.5;0.3 0.2 0.5;0.5 0.1 0.4;0.6 0.3 0.1r=0.2 0.4 0.4;0.3 0.2 0.5;0.3 0.2 0.5;0.5 0.1 0.4;0.6 0.3 0.1;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb =0.3300 0.2400 0.4300 0.2 0.5 0.3;0.2 0.2 0.6 ;0.3 0.4 0.3;0.1 0.2 0.7;0.4 0.3 0.3r=0.2 0.5 0.3;0.2 0.2 0.6

36、;0.3 0.4 0.3;0.1 0.2 0.7;0.4 0.3 0.3;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.2400 0.3300 0.43000.3 0.2 0.5;0.3 0.2 0.5;0.1 0.4 0.5;0.1 0.4 0.5;0.6 0.3 0.1r=0.3 0.2 0.5;0.3 0.2 0.5;0.1 0.4 0.5;0.1 0.4 0.5;0.6 0.3 0.1;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3

37、);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.2500 0.2900 0.46000.3 0.5 0.2;0.1 0.6 0.3;0.3 0.4 0.3;0.2 0.4 0.4;0.3 0.2 0.5r=0.3 0.5 0.2;0.1 0.6 0.3;0.3 0.4 0.3;0.2 0.4 0.4;0.3 0.2 0.5;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.2300 0.4600

38、0.31000.2 0.3 0.5;0.1 0.7 0.2;0.2 0.6 0.2;0.4 0.3 0.3;0.6 0.1 0.3r=0.2 0.3 0.5;0.1 0.7 0.2;0.2 0.6 0.2;0.4 0.3 0.3;0.6 0.1 0.3;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.2300 0.4900 0.28000.3 0.2 0.5;0.2 0.4 0.4;0.3 0.2 0.5;0.2 0.5 0.3;0.4 0.5 0.1r=0.3

39、 0.2 0.5;0.2 0.4 0.4;0.3 0.2 0.5;0.2 0.5 0.3;0.4 0.5 0.1;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.2700 0.3200 0.41000.3 0.1 0.6;0.4 0.2 0.4;0.3 0.2 0.5;0.3 0.4 0.3;0.4 0.2 0.4r=0.3 0.1 0.6;0.4 0.2 0.4;0.3 0.2 0.5;0.3 0.4 0.3;0.4 0.2 0.4;a=0.2 0.3 0.3

40、 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb = 0.3400 0.2000 0.46000.4 0.2 0.4;0.1 0.4 0.5;0.7 0.2 0.1;0.3 0.4 0.3;0.4 0.4 0.2r=0.4 0.2 0.4;0.1 0.4 0.5;0.7 0.2 0.1;0.3 0.4 0.3;0.4 0.4 0.2;a=0.2 0.3 0.3 0.1 0.1;b=zeros(1,3);for j=1:3 for i=1:5 b(j)=b(j)+a(i).*r(i,j) endendbb =0.3900 0.3000 0.31000.2 0.6 0.2;0.1 0.4 0.5;0.7 0.2 0.1;0.2 0.4 0.4;0.3 0.6 0.1 r=0.2 0.6 0.2;0.1 0.4 0.5;0.7 0.2 0.1;0.2 0.4 0.4;0.3 0.6 0.1; a=0.2 0.3 0.3 0.1