近期，管理学院旅游与酒店管理系副教授郑伟民与其合作者完成的2篇高水平研究论文发表于国际a期刊tourism management。这两篇论文都是围绕智慧旅游背景下的旅游个性化服务设计展开，也是郑伟民博士目前主持的国家自然科学基金面上项目：“基于多源异构时空轨迹数据的城市旅游移动性内在机理及应用研究”的阶段性成果。
成果1：weimin zheng, haipeng ji, congren lin, wenhui wang, bilian yu. using a heuristic approach to design personalized urban tourism itineraries with hotel selection. tourism management, 2020,76(2): 103956.
成果2：weimin zheng, zhixue liao, zhibin lin. navigating through the complex transport system: a heuristic approach for city tourism recommendation. tourism management. 2020, 81(6), 104162.
成果1以城市旅游为背景，研究考虑酒店选择的城市旅游个性化线路设计问题。酒店选择是城市多日游的关键要素，也是影响游客时空运动和行为模式的重要因素。考虑酒店选择对于旅游线路设计研究而言，不仅意味着增加一个决策变量，更重要的是它会对旅游线路的时空结构产生交互影响，因此将极大增加问题的复杂性。为此，本文设计了一种双层启发式算法对该问题进行求解，该方法将遗传算法、变邻域搜索算法和差分进化算法嵌入到文化基因算法的结构中。该成果能够充分地考虑游客对酒店的个性化选择偏好，同时能够尽可能避免绕路和回头路等情况，具有很好的理论和实践意义。该成果由郑伟民博士与其指导的2017级硕士生纪海鹏、2016级本科生王文慧和余碧莲等人共同合作完成。
成果2同样以城市旅游为背景，在进行游客线路设计中重点考虑城市交通方式的选择。众所周知，交通方式的选择是城市旅游的关键要素，而城市中复杂和多样的交通方式又会极大增加城市旅游个性化线路设计的难度。因为选择不同交通方式不仅意味着交通时间的长短，也会决定着交通时间的随机程度。为此，本文在时变随机环境下研究城市旅游个性化线路设计问题，同时考虑了游客旅游效用和风险两个潜在冲突的目标。本研究基于帕累托优化理论、结合改进粒子群算法和差分进化算法，设计了一个非占优的启发式方法。相比现有研究，本成果能够为游客设计更加个性化、更加符合现实情况和更加多样化的城市旅游线路。该成果由郑伟民博士与西南财经大学廖治学副教授、英国杜伦大学林志斌副教授共同合作完成。
作者简介：郑伟民，管理科学与工程博士、厦门大学管理学院旅游与酒店管理系副教授、博士生导师，入选厦门大学南强青年拔尖人才计划。研究兴趣包括智慧旅游和旅游大数据等领域，并致力于探索信息技术/大数据在旅游研究和实践中的应用。2015年8月入职厦门大学管理学院以来，主持国家自然科学基金面上项目和青年项目、教育部人文社科基金、文化和旅游部宏观决策课题等8项课题；在tourism management和annals of tourism research等国内外期刊发表论文11篇，其中以第一作者/通讯作者身份在旅游管理领域国际顶级期刊tourism management（厦门大学管理学院国际a类期刊，影响因子=7.432）发表论文7篇；作为成果负责人获得2017年度中华人民共和国文化和旅游部优秀研究成果一等奖1项。
