Heurística para otimização de roteiros de viagem: um estudo de caso em uma startup do ramo de turismo

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorRoboredo, Marcos Costa-
Autor(es): dc.contributorPereira, Valdecy-
Autor(es): dc.contributorBarboza, Eduardo Uchoa-
Autor(es): dc.creatorTagliari, Rodrigo-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:30:17Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:30:17Z-
Data de envio: dc.date.issued2019-01-30-
Data de envio: dc.date.issued2019-01-30-
Data de envio: dc.date.issued2018-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/8413-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/751640-
Descrição: dc.descriptionDurante o planejamento de suas viagens, os turistas muitas vezes necessitam empregar uma quantidade excessiva de tempo, de forma a encontrar as melhores atividades a se fazer, buscar informações e verificar a melhor forma logisticamente viável de realizar as mesmas. Visando mitigar o problema prévio, a Local Cave, que é uma Startup do ramo do turismo, visa tornar o processo de viagem mais rápido e eficiente para o viajante através do uso de um aplicativo na Web e ferramentas computacionais. Uma destas ferramentas é um gerador de roteiros de viagem customizados de acordo com o perfil do turista com base em técnicas de otimização. Os roteiros de viagem gerados são extremamente detalhados e levam em consideração diversas especificidades, como por exemplo, a necessidade de descanso ou de troca de trajes entre atividades. O presente trabalho visa descrever a modelagem do problema e o algoritmo de roteamento utilizados pelo gerador de roteiros na cidade do Rio de Janeiro-RJ, onde o problema é visto como um clássico problema de roteamento de veículos com janelas de tempo e soluções são obtidas através de uma heurística com construção aleatória e busca local do tipo 2-opt-
Descrição: dc.descriptionWhile trip planning, tourists often need to spend an excessive amount of time in order to find the best activities to do, search for information and check the best feasible way logistically to accomplish them. Seeking to mitigate the previous problem, Local Cave, which is a Startup in the tourism industry, aims to turn the travel process quicker and more efficient for the traveler through the use of a Web app and computational tools. One of these tools is a customized trip plan generator according to the tourist profile and based on optimization techniques. The travel plans are extremely detailed and take in consideration various specifics, such as the need to rest or to change clothes between activities. The present work seeks to describe the problem modeling and the routing algorithm used by the trip plan generator in the city of Rio de Janeiro, where the problem is seen as a classical vehicle routing problem with time windows and solutions are obtained through a heuristic with random construction and local search of the 2-opt type-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectPlanejamento de viagens-
Palavras-chave: dc.subjectRoteamento de veículos-
Palavras-chave: dc.subjectHeurística-
Palavras-chave: dc.subjectHeurística-
Palavras-chave: dc.subjectPlanejamento turístico-
Palavras-chave: dc.subjectEmpreendedorismo-
Palavras-chave: dc.subjectRoteamento-
Palavras-chave: dc.subjectTrip planning-
Palavras-chave: dc.subjectVehicle routing problem-
Palavras-chave: dc.subjectHeuristic-
Título: dc.titleHeurística para otimização de roteiros de viagem: um estudo de caso em uma startup do ramo de turismo-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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