Resumen de Amostra de Monte Carlo para o problema do projeto de viagem turística

Xiaochen Chou, Luca Maria Gambardella, Roberto Montemanni

• español

  Introducción: El problema de diseño del viaje turístico es una variante de un problema de planificación de rutas para turistas interesados en múltiples puntos de interés. Cada punto de interés tiene una disponibilidad diferente, y se puede lograr un cierto puntaje de satisfacción cuando se visita.

  Objetivos: El objetivo es seleccionar un subconjunto de puntos de interés para visitar dentro de un presupuesto de tiempo determinado, de tal manera que se maximice el puntaje de satisfacción del turista y se minimice el tiempo total de viaje.

  Métodos: en nuestro modelo propuesto, el cálculo de la disponibilidad de un PDI se basa en el tiempo de espera y / o el pronóstico del tiempo. Sin embargo, la investigación muestra que la mayoría de los turistas prefieren viajar dentro de un área abarrotada y limitada de puntos de interés muy atractivos por razones de seguridad y porque se sienten más en control.

  Resultados: en este trabajo demostramos que el modelo existente del problema de orientación probabilística se ajusta a una variante probabilística de este problema y que las técnicas de muestreo de Monte Carlo se pueden usar dentro de un solucionador heurista para proporcionar soluciones de manera eficiente.

  Conclusiones: En este trabajo demostramos que el modelo existente del Problema de Orientación Probabilística se ajusta al Problema estocástico del Diseño del Viaje Turístico. Propusimos una forma de resolver el problema utilizando técnicas de muestreo de Monte Carlo dentro de un solucionador heurístico y discutimos varias posibles mejoras en el modelo. Se desarrollará una extensión adicional del modelo para resolver problemas más prácticos.

• English

  Introduction: The Tourist Trip Design Problem is a variant of a route-planning problem for tourists interested in multiple points of interest. Each point of interest has different availability, and a certain satisfaction score can be achieved when it is visited.

  Objectives: The objective is to select a subset of points of interests to visit within a given time budget, in such a way that the satisfaction score of the tourist is maximized and the total travel time is minimized.

  Methods: In our proposed model, the calculation of the availability of a POI is based on the waiting time and / or the weather forecast. However, research shows that most tourists prefer to travel within a crowded and limited area of very attractive POIs for safety reasons and because they feel more in control.

  Results: In this work we demonstrate that the existing model of the Probabilistic Orienteering Problem fits a probabilistic variant of this problem and that Monte Carlo Sampling techniques can be used inside a heurist solver to efficiently provide solutions.

  Conclusions: In this work we demonstrate the existing model of the Probabilistic Orienteering Problem fits the stochastic Tourist Trip Design Problem. We proposed a way to solve the problem by using Monte Carlo Sampling techniques inside a heuristic solver and discussed several possible improvements on the model. Further extension of the model will be developed for solving more practical problems.

• português

  Introdução: O Problema de projeto de viagem turística é uma variante de um problema de planeamento de rotas para turistas interessados em vários pontos de interesse. Cada ponto de interesse tem disponibilidades diferentes e um certo índice de satisfação pode ser alcançado quando é visitado.

  Objetivos: O objetivo é selecionar um subconjunto de pontos de interesse a visitar dentro de um determinado orçamento de tempo, de modo que a pontuação de satisfação do turista seja maximizada e o tempo total de viagem seja minimizado.

  Métodos: No modelo proposto, o cálculo da disponibilidade de um PI é baseado no tempo de espera e / ou na previsão do tempo. No entanto, pesquisas mostram que a maioria dos turistas prefere viajar dentro de uma área lotada e limitada de PIs muito atraentes por razões de segurança e porque sentem um maior controlo.

  Resultados: Neste trabalho, demonstramos que o modelo existente do Problema de Orientação Probabilística se encaixa em uma variante probabilística desse problema e que as técnicas de Amostragem de Monte Carlo podem ser usadas dentro de um solucionador de heurísticas para fornecer soluções com eficiência.

  Conclusões: Neste trabalho demonstramos que o modelo existente do Problema Probabilístico de Orientação se encaixa no Problema Estocástico de Projeto de Viagem Turística. Propusemos uma maneira de resolver o problema usando técnicas de Amostragem de Monte Carlo num solucionador heurístico e discutimos várias possíveis melhorias no modelo. Uma extensão adicional do modelo será desenvolvida para solucionar problemas mais práticos, no futuro.