A GRASP to solve the multi-constraints multi-modal team orienteering problem with time windows for groups with heterogeneous preferences

Abstract

Mejorar la experiencia de viaje es un objetivo de los destinos turísticos. Los turistas demandan información y servicios que les ayuden a planificar y organizar sus viajes, adaptándolos a sus preferencias y recursos. Los sistemas inteligentes, los sistemas de recomendación y las guías turísticas electrónicas pueden desempeñar un papel decisivo en la satisfacción del turista y en la configuración de la oferta del destino. Estos sistemas deben satisfacer los intereses de los turistas que viajan solos o en grupo. Sin embargo, el desarrollo de estas herramientas para generar itinerarios turísticos grupales es aún limitado. Los itinerarios grupales también deben considerar las preferencias individuales y la selección de medios de transporte. El problema asociado con la construcción de rutas turísticas se denomina Problema de Diseño de Viajes Turísticos. En este trabajo, se desarrolla una extensión del Problema de Orientación en Equipo con Ventanas de Tiempo para modelar la planificación turística. El modelo considera la construcción de rutas grupales, un límite de costo y tiempo asociado a cada participante, la selección del medio de transporte para ir de un lugar a otro y las preferencias heterogéneas del grupo. El modelo busca maximizar las preferencias de los miembros del grupo considerando restricciones reales y desafiantes que aumentan la complejidad e impiden soluciones en tiempo polinómico. Este es un modelo novedoso, y generamos conjuntos de instancias para evaluar la precisión de nuestro enfoque de solución. Se propone un procedimiento de búsqueda adaptativa aleatoria voraz para resolver el modelo. Se utilizan criterios de evaluación basados ​​en tiempo, coste y preferencias para guiar la selección del candidato en la fase de construcción. Los resultados de nuestra metaheurística se comparan con los obtenidos al resolver la formulación de programación entera mixta con un solucionador exacto. Los resultados computacionales muestran la eficacia y eficiencia del enfoque propuesto.