Стаття присвячена вирішенню задачі побудови оптимальних маршрутів при плануванні індивідуальних подорожей в умовах впливу багатьох факторів і можливих змін вхідних параметрів (погодних умов, заторів на дорогах тощо). Проаналізовано чотири класи алгоритмів для розв'язання задачі комівояжера та оцінено їхню доцільність для використання у мобільному туристичному застосунку. Форма мобільного застосунку продиктована тим, що туристи переважно не беруть у мандри техніку, важчу за смартфон. Показано недоліки евристичних і метаевристичних методів, зокрема, високу чутливість до початкових налаштувань, негарантовані оптимальні розв'язки та ризик зациклення в локальних оптимумах. Відкинуті точні методи як непридатні в контексті поставленої задачі внаслідок високої обчислювальної складності. На підставі проведених досліджень запропоновано комбінований підхід, при якому в якості глобальної стратегії використовується генетичний алгоритм, а для покращення знайдених розв'язків – алгоритм локального пошуку в його чотирьох варіаціях (Relocation, 2-opt, 3–permute і Link swap). Описано архітектуру та технологічний стек розробленого мобільного застосунку. Окреслено перспективу подальших досліджень, зокрема, пошук рішення задачі групового комівояжера з можливістю спільного редагування плану подорожі усіма учасниками групи мандрівників та задачі багатоагентної маршрутизації.
[1] Z. Malcienė, L. Skauronė, "Application of Information Systems in Tourism and Leisure Sector", Int. Jou. Soc. Hum. Inve, Iss. 6, No 2, pp. 5341-5346, Feb. 2019. https://doi.org/10.18535/ijsshi/v6i2.11
[2] F. Ricci, "Recommender Systems in Tourism", in Handbook of e-Tourism, Cham, Germany, Springer, 2022, pp. 457-474. https://doi.org/10.1007/978-3-030-48652-5_26
[3] J. Li, Z. Luo, H. Huang, Z. Ding, "Towards Knowledge-Based Tourism Chinese Question Answering System", Mathematics, Iss. 10, No. 4, p. 664, 2022. https://doi.org/10.3390/math10040664
[4] B. Ojokoh, "A Review of Question Answering Systems", J. of Web Eng., Iss. 17, No. 8, pp. 717-758, Jan. 2019. https://doi.org/10.13052/jwe1540-9589.1785
[5] Y. Sui, "Question Answering System Based on Tourism Knowledge Graph", in J. Phys. Conf. Ser., Wuhan, China, p. 012064, Mar. 2021. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1883/1/012064
[6] J. A. Orama, A. Huertas, J. Borràs, A. Moreno, S. Clavé, "Identification of Mobility Patterns of Clusters of City Visitors: An Application of Artificial Intelligence Techniques to Social Media Data", Appl. Sci., Iss. 12, No. 12, p. 5834, Jun. 2022. https://doi.org/10.3390/app12125834
[7] B. Rathnayake, D. Kasthurirathna, "Generating an Optimal Tour Plan with Optimization", Int. J. of Comp. Appl., Iss. 184, No. 38, pp. 31-39, Dec. 2022. https://doi.org/10.5120/ijca2022922473
[8] R. A. Sánchez-Ancajima, M. Jiménez-Carrión, F. Gutierrez, A. O. Hermenegildo-Alfaro, M. A. Saavedra-López, "Applications of Intelligent Systems in Tourism: Relevant Methods", J. of Internet Services and Information Security, Iss. 13, No. 1, pp. 54-63, Mar. 2023. https://doi.org/10.58346/JISIS.2023.I1.006
[9] Y. Chen, X. Zheng, Z. Fang, Y. Yu, "Research on Optimization of Tourism Route Based on Genetic Algorithm", J. Phys. Conf. Ser, Iss. 1575, No. 1, p. 012027, Jun. 2020. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1575/1/012027
[10] E. Saeki, S. Bao, T. Takayama, N. Togawa, "Multi-Objective Trip Planning Based on Ant Colony Optimization Utilizing Trip Records", IEEE Access, Iss. 10, pp. 127825-127844, Dec. 2022.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3227431
[11] H. Sun, Y. Chen, J. Ma, Y. Wang, X. Liu, J. Wang, "Multi-Objective Optimal Travel Route Recommendation for Tourists by Improved Ant Colony Optimization Algorithm", J. of Advanced Transportation, Vol. 2022, p. 6386119, Oct. 2022. https://doi.org/10.1155/2022/6386119
[12] L. Sengupta, R. Mariescu-Istodor, P. Fränti, "Which Local Search Operator Works Best for the Open-Loop TSP?", Appl. Sci, Iss. 9, No. 19, p. 3985, Sept. 2019. https://doi.org/10.3390/app9193985