在信息技术、网络技术和通讯技术为基础的电子商务环境下,信息社会的快速发展使得旅游信息资源数量日益庞大,以致于人们在面对海量的旅游信息时往往会无从入手,对旅行地区及旅游线路难以抉择。随着旅客的旅游观念日益成熟和理性,出游方式已从往年偏重的组团游向自助游方式过渡,旅客对旅游产品质量的要求越来越高,外出旅游时的自主意识和选择性也越来越强,要求旅游更具个性化特色。各旅游网站所提供的固定信息服务已不能满足旅客的需求,因此,提供能使旅客自主选择旅游景点,自由支配自己的旅游时间的旅游信息系统已成为目前研究的重点。针对以上问题,本文基于目标分析技术,将旅游者的需求与目标之间建立映射,并对旅游领域中的目标进行分类,给出目标模型和存储结构；根据遗传算法的基本思想、基本原理和设计方法,结合本课题内容,设计基于遗传算法的客户旅游线路算法。该算法包括两个子算法：客户需求目标获取算法和旅游线路求解算法。首先根据客户提出的约束条件,利用约束目标和实现目标的关系,在数据库中查找并提取目标,然后通过遗传算法生成客户需求的旅游计划。在探讨遗传算法和机器学习理论和方法的基础上,将遗传算法思想应用到知识库自学习的研究当中,给出一个目标库自学习算法；运行该算法优化出生命力较强的目标,并把其加入到目标库中,实现目标库的更新和优化。通过使用Java、Microsoft SQL Server 2000等技术实现数据库和旅游路线的设计,并根据客户的特点,设计客户最为熟悉、方便和友好的个性化界面。目标模型和目标结构能够很好的反映客户需求,为获取旅游线路而专门对遗传算法算子和参数的设定基本满足客户需求,个性化的友好界面提升了用户对平台的满意度。因此,本文对于旅游者旅游线路设计问题的研究具有参考价值,在旅游代理平台的研究与开发领域具有很强的实践意义。当然,遗传算法的相关参数还有改进的空间,如何最大限度地提升算法性能还需要进一步地研究。