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为解决安岳石窟旅游资源开发不均、缺乏清晰规划路线的问题，研究人员开展个性化旅游路线推荐及评价系统研究。运用 AHP 和 Delphi 法评估游客决策因素，结合 POI 数据与 ACO 算法规划最短路径，为三类游客提供定制路线，助力石窟文旅发展。
安岳石窟作为中国石刻艺术的瑰宝，拥有 147 处石窟寺及大量精美造像，却因毗邻大足石刻而知名度较低，且面临旅游路线规划模糊、资源开发不均衡的困境。随着文化遗产旅游的兴起，如何满足不同游客的个性化需求、激活区域文旅潜力成为亟待解决的问题。在此背景下，来自国内研究机构的学者针对安岳石窟展开研究，旨在通过科学方法构建个性化旅游路线推荐系统，推动其文化价值与经济价值的双重提升。该研究成果发表于《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》，为同类文化遗产的开发提供了重要参考。
研究团队采用层次分析法（AHP）、德尔菲法（Delphi）、核密度分析（KDA）及蚁群算法（ACO）等技术手段。首先通过 AHP 和德尔菲法确定城市生活爱好者、文化景点探寻者、选择性观光者三类目标游客的决策影响因素权重；然后收集 13 类 POI（兴趣点）数据，结合安岳石窟点数据进行 KDA 分析，筛选出各类型游客的核心区域石窟寺；最后利用 ACO 算法计算最短旅游路径，形成个性化路线推荐。
4.1 城市生活爱好者石窟寺旅游路线规划
针对注重景点多样性（权重 0.308）与旅游舒适度（权重 0.241）的城市生活爱好者，研究通过 KDA 分析整合 scenic spots、交通设施服务、餐饮住宿等 POI 数据，筛选出 10 处核心区域石窟寺。经 ACO 算法优化，形成包含 Jing Huiyan Cliff Statue、Yuan Juedong Cliff Statue 等 10 处景点的最短路线，兼顾休闲体验与文化探索。
4.2 文化景点探寻者石窟寺旅游路线规划
文化景点探寻者更关注深度体验（权重 0.345）与文化相关性（权重 0.339）。研究按儒释道主题分类石窟寺，通过 KDA 确定 4 处核心景点。ACO 算法生成的路线以 Pan Longmiao Cliff Statue 为起点，串联 Kong Jiamiao Cliff Statue 等，聚焦宗教文化与历史内涵的沉浸式体验。
4.3 选择性观光者石窟寺旅游路线规划
选择性观光者重视历史相关性（权重 0.378），研究按唐、宋等五个朝代分类石窟寺，以唐代 52 处石窟为示例进行 KDA 分析，筛选出 27 处核心景点。ACO 算法规划的路线覆盖 Tu Dipo Cliff Statue、Fo Yeshan Cliff Statue 等，满足特定历史时期文化探索需求。
研究构建了融合 AHP、KDA、ACO 的个性化旅游路线规划模型，为三类游客分别提供精准路线，解决了安岳石窟旅游规划缺乏系统性的问题。通过量化游客偏好、整合空间数据与优化算法，该研究不仅提升了游客体验满意度，还为安岳石窟数字展示中心建设提供了数据支撑，为其他文化遗产地的个性化旅游服务提供了可复制的技术路径。此外，研究指出安岳石窟需应对自然风化、人为破坏等保护挑战，未来可结合游客承载量调控与数字化技术深化保护与开发，推动区域文旅可持续发展。
