蚁群算法在旅游线路规划中的应用具有以下优点：

并行性：

蚁群算法能够同时处理多个路径选择，从而提高计算效率。

鲁棒性：

该算法对初始参数不敏感，能够在不同的旅游场景下稳定运行。

易于结合其他技术：

蚁群算法可以与其他优化技术结合，进一步提升路径规划的优化效果。

分布式计算：

适合解决大规模复杂优化问题，如旅游线路规划中的多目标优化。

自适应性强：

能够根据实际问题的特点自动调整参数，提高算法的适用性。

在实际应用中，蚁群算法已经在多个旅游线路优化项目中得到了验证，例如：

对北京重要旅游景点进行优化测试，成功找出了北京一日游的最优旅游线路。

通过对黑龙江旅游线路的优化研究，为当地旅游业的发展提供了科学依据和技术支持。

建议

蚁群算法在旅游线路规划中的应用效果显著，能够有效提高旅游线路的效率和质量。建议在实际应用中，结合具体旅游场景和数据特点，对蚁群算法进行适当的改进和优化，以获得更好的应用效果。