Otimização Multiobjetivo para Planejamento de Rotas Turísticas
Um Dia no Rio de Janeiro
DOI:
https://doi.org/10.5540/03.2026.012.01.0326Keywords:
Otimização Combinatória, Otimização Multiobjetivo, Metaheurística, NSGA-II, Roteirização TurísticaAbstract
Este trabalho apresenta uma abordagem de otimização multiobjetivo para o planejamento de rotas turísticas de um dia no Rio de Janeiro. O problema foi modelado com quatro objetivos: minimização dos custos e do tempo de deslocamento, e maximização das atrações visitadas e da diversidade de bairros.
Downloads
References
R. Arbolino, R. Boffardi, L. De Simone e G. Ioppolo. “Multi-objective optimization technique: A novel approach in tourism sustainability planning”. Em: Journal of Environmental Management 285 (2021), p. 112016.
K.-C. Choi, S. Li, C.-T. Lam, A. Wong, P. Lei, B. Ng e K.-M. Siu. “Genetic Algorithm For Tourism Route Planning Considering Time Constrains”. Em: International Journal of Engineering Trends and Technology 70.1 (2022), pp. 170–178.
K. Deb, A. Pratap, S. Agarwal e T. Meyarivan. “A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II”. Em: IEEE Transactions on Evolutionary Computation 6.2 (2002), pp. 182–197.
R. Haghnazar. Harmony: A Visualization Tool for Multi-Objective Optimization Results. https://github.com/RoozbehH/Harmony. Acessado em: 1 março 2025. 2023. url: https://github.com/RoozbehH/Harmony.
J. H. Holland. “Genetic Algorithms and the Optimal Allocation of Trials”. Em: SIAM Journal on Computing 2.2 (1973), pp. 88–105.
M. de B. T. Machado. “As etapas evolutivas do turismo: Um estudo sobre o Rio de Janeiro (séculos XVIII-XX)”. Em: CULTUR: Revista de Cultura e Turismo 7.1 (2013), pp. 105–127.
Mapbox. Mapbox: Maps and location for developers. Acesso em: 1 mar. 2025. 2024. url: https://www.mapbox.com/.
OpenStreetMap Contributors. OpenStreetMap. Acesso em: 1 mar. 2025. 2024. url: https://www.openstreetmap.org/.
Pallets. Flask: Web development, one drop at a time. Acesso em: 1 mar. 2025. 2024. url: https://flask.palletsprojects.com/.
Plotly Technologies Inc. Dash: Analytical Web Apps for Python. Acesso em: 1 mar. 2025. 2024. url: https://dash.plotly.com/.
J. Schaffer. “Multiple Objective Optimization with Vector Evaluated Genetic Algorithms.” Em: Proceedings of the First Int. Conference on Genetic Algortihms, Ed. G.J.E Grefensette, J.J. Lawrence Erlbraum (jan. de 1985), pp. 93–100.
TripAdvisor. TripAdvisor. Acesso em: 1 mar. 2025. 2024. url: https://www.tripadvisor.com.br/.
B. Wang, H. K. Singh e T. Ray. “Adjusting normalization bounds to improve hypervolume based search for expensive multi-objective optimization”. Em: Complex & Intelligent Systems 9.2 (2023), pp. 1193–1209.
L. While, P. Hingston, L. Barone e S. Huband. “A faster algorithm for calculating hypervolume”. Em: Evolutionary Computation, IEEE Transactions on 10 (mar. de 2006), pp. 29–38.
E. Zitzler, K. Deb e L. Thiele. “Comparison of multiobjective evolutionary algorithms: Empirical results”. Em: Evolutionary computation 8.2 (2000), pp. 173–195.
E. Zitzler, L. Thiele, M. Laumanns, C. M. Fonseca e V. G. da Fonseca. “Performance assessment of multiobjective optimizers: an analysis and review”. Em: IEEE Transactions on Evolutionary Computation 7.2 (2003), pp. 117–132.
