这是一个旅游攻略的优化问题，可以使用动态规划来解决。下面是一个可能的解决方案：

首先，我们可以定义一个二维数组dp，其中dpi表示选择前i个景点，并且最后一个景点是第j个景点时的最大攻略价值。

然后，我们可以使用以下递推关系来计算dp数组的值：

dpi = max(dpi-1 + a[j])，其中k满足 j-wj <= k <= j-1，且满足浏览时间和交通时间的限制。

最后，我们可以遍历dpn，其中j表示最后一个景点的索引，找到最大的攻略价值。

具体的实现代码如下：

def max_value(n, m, a, w, k):
    dp = [[0] * (m+1) for _ in range(n+1)]
    for i in range(1, n+1):
        for j in range(1, m+1):
            for t in range(max(0, j-w[j][k]), j):
                dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][t] + a[j])
    max_value = 0
    for j in range(1, m+1):
        max_value = max(max_value, dp[n][j])
    return max_value

# 示例输入
n = 3  # 景点数量
m = 5  # 路线数量
a = [0, 5, 3, 2, 4, 6]  # 景点的攻略价值
w = [[0] * (m+1) for _ in range(m+1)]  # 交通时间
w[1][2] = 1
w[2][3] = 2
w[3][4] = 1
w[4][5] = 3
k = 5  # 时间限制

max_value = max_value(n, m, a, w, k)
print(max_value)

这段代码的输出结果将是攻略的最大价值。

请注意，这只是一个解决方案的示例，实际问题可能需要根据具体情况进行调整。如果您需要更详细的解决方案或有其他问题，请提供更多的信息。