Le problème de conception de voyage touristique (TTDP) aide les planificateurs de voyage, tels que les touristes, les voyagistes et les agences gouvernementales, à automatiser leur planification de voyage. Le solveur TTDP choisit et séquence un sous-ensemble optimal de points d'intérêt (POI), qui adhèrent aux attributs et aux préférences touristiques des POI, puis génère un itinéraire de voyage qui maximise leur plaisir. Cependant, le TTDP traditionnel n'inclut pas la période de déjeuner dans un restaurant local, ce qui entraîne le changement du reste de l'itinéraire dans l'après-midi, ni les POI obligatoires que les planificateurs de voyage doivent inclure dans l'itinéraire. De plus, comme le tourisme contribue à de fortes émissions de gaz à effet de serre, en particulier de son transport, la minimisation de la distance totale de l'itinéraire est également envisagée. Malheureusement, cet objectif entre en conflit avec les scores de profit ; aucun itinéraire unique ne peut optimiser les deux objectifs simultanément. Par conséquent, la technique multi-objectifs et les résultats des itinéraires non dominés peuvent être organisés comme un front de Pareto. Les organisateurs de voyage peuvent choisir un itinéraire approprié sur le front de Pareto en fonction de leurs préférences. Pour résoudre ces problèmes du monde réel, nous formulons une nouvelle variante du problème bien connu d'orientation avec les fenêtres temporelles (OPTW) appelé le problème d'orientation multi-objectif avec les fenêtres temporelles, la sélection des restaurants et les POI obligatoires (MOPTW-RSCP). Le problème proposé est fourni avec une formulation mathématique et deux algorithmes exacts pour les résoudre, c'est-à-dire des techniques de Pareto gourmandes et ramifiées. Les performances des algorithmes sont testées par rapport à l'ensemble de données de l'île de Rattanakosin (la vieille ville de Bangkok). Nous effectuons 24 cas de test, et les résultats de calcul confirment l'efficacité des algorithmes.

El problema de diseño de viajes turísticos (TTDP) ayuda a los planificadores de viajes, como turistas, empresas turísticas y agencias gubernamentales, a automatizar su planificación de viajes. El solucionador de TTDP elige y secuencia un subconjunto óptimo de puntos de interés (POI), que se adhieren a los atributos de los POI y las preferencias turísticas, y luego genera un itinerario de viaje que maximiza su placer. Sin embargo, el TTDP tradicional no incluye el período de almuerzo en un restaurante local, lo que hace que el resto del itinerario por la tarde cambie, ni los POI obligatorios que los organizadores de viajes deben incluir en el itinerario. Además, como el turismo contribuye a las altas emisiones de gases de efecto invernadero, especialmente de su transporte, también se considera minimizar la distancia total del itinerario. Desafortunadamente, este objetivo entra en conflicto con las puntuaciones de beneficios; ningún itinerario puede optimizar ambos objetivos simultáneamente. Por lo tanto, la técnica multiobjetivo y los resultados de los itinerarios no dominados se pueden organizar como un frente de Pareto. Los organizadores de viajes pueden elegir un itinerario adecuado desde el frente de Pareto en función de sus preferencias. Para abordar estos problemas del mundo real, formulamos una nueva variante del conocido problema de orientación con ventanas de tiempo (OPTW) llamado problema de orientación multiobjetivo con ventanas de tiempo, selección de restaurantes y POI obligatorios (MOPTW-RSCP). El problema propuesto está provisto de una formulación matemática y dos algoritmos exactos para resolverlos, es decir, técnicas basadas en Pareto codiciosas y de ramificación y corte. El rendimiento de los algoritmos se prueba contra el conjunto de datos de la isla Rattanakosin (la ciudad vieja de Bangkok). Realizamos 24 casos de prueba, y los resultados computacionales confirman la eficiencia de los algoritmos.

The tourist trip design problem (TTDP) helps the trip planners, such as tourists, tour companies, and government agencies, automate their trip planning. TTDP solver chooses and sequences an optimal subset of point of interest (POIs), which adhere to the POIs attributes and tourist preferences, and then generates a travel itinerary that maximizes their pleasure. However, the traditional TTDP does not include the lunch period at a local restaurant, which causes the rest of the itinerary in the afternoon to shift, nor compulsory POIs that the trip planners must be included in the itinerary. Moreover, as tourism contributes to high greenhouse gas emissions, especially from its transportation, minimizing the itinerary's total distance is also considered. Unfortunately, this objective conflicts with the profit scores; no single itinerary can optimize both objectives simultaneously. Hence, the multi-objective technique and the results of non-dominated itineraries can be organized as a Pareto front. The trip planners can choose one suitable itinerary from the Pareto front based on their preferences. To address these real-world issues, we formulate a new variant of the well-known orienteering problem with time windows (OPTW) called the multi-objective orienteering problem with Time Windows, Restaurant Selection, and Compulsory POIs (MOPTW-RSCP). The proposed problem is provided with a mathematical formulation and two exact algorithms for solving them, i.e., greedy and branch-and-cut Pareto-based techniques. The algorithms' performance is tested against the Rattanakosin island (the old city of Bangkok) dataset. We conduct 24 test cases, and the computational results confirm the algorithms' efficiency.

تساعد مشكلة تصميم الرحلات السياحية (TTDP) منظمي الرحلات، مثل السياح وشركات السياحة والوكالات الحكومية، على أتمتة تخطيط رحلاتهم. يختار محلل TTDP ويتسلسل مجموعة فرعية مثالية من نقاط الاهتمام (POIs)، والتي تلتزم بسمات نقاط الاهتمام والتفضيلات السياحية، ثم ينشئ مسار سفر يزيد من متعتهم. ومع ذلك، فإن TTDP التقليدي لا يشمل فترة الغداء في مطعم محلي، مما يتسبب في تغيير بقية خط سير الرحلة في فترة ما بعد الظهر، ولا نقاط الاهتمام الإلزامية التي يجب تضمين مخططي الرحلات في خط سير الرحلة. علاوة على ذلك، نظرًا لأن السياحة تساهم في ارتفاع انبعاثات غازات الدفيئة، خاصة من وسائل النقل الخاصة بها، يتم أيضًا النظر في تقليل المسافة الإجمالية لمسار الرحلة. لسوء الحظ، يتعارض هذا الهدف مع درجات الربح ؛ لا يمكن لأي مسار رحلة واحد تحسين كلا الهدفين في وقت واحد. وبالتالي، يمكن تنظيم التقنية متعددة الأهداف ونتائج مسارات الرحلات غير المهيمنة كواجهة باريتو. يمكن لمخططي الرحلات اختيار دليل رحلة واحد مناسب من واجهة باريتو بناءً على تفضيلاتهم. لمعالجة هذه المشكلات في العالم الحقيقي، نقوم بصياغة متغير جديد لمشكلة التوجيه المعروفة مع النوافذ الزمنية (OPTW) يسمى مشكلة التوجيه متعدد الأهداف مع النوافذ الزمنية واختيار المطعم ونقاط الاهتمام الإلزامية (MOPTW - RSCP). يتم تزويد المشكلة المقترحة بصيغة رياضية وخوارزميتين دقيقتين لحلها، أي تقنيات باريتو الجشعة والمتفرعة. يتم اختبار أداء الخوارزميات مقابل مجموعة بيانات جزيرة راتاناكوسين (مدينة بانكوك القديمة). نجري 24 حالة اختبار، وتؤكد النتائج الحسابية كفاءة الخوارزميات.