Orienteering Problem: A survey of recent variants, solution approaches and applications

National Research Foundation (NRF) Singapore under International Research Centres in Singapore Funding Initiativ

BTRec: BERT-Based Trajectory Recommendation for Personalized Tours

An essential task for tourists having a pleasant holiday is to have a well-planned itinerary with relevant recommendations, especially when visiting unfamiliar cities. Many tour recommendation tools only take into account a limited number of factors, such as popular Points of Interest (POIs) and routing constraints. Consequently, the solutions they provide may not always align with the individual users of the system. We propose an iterative algorithm in this paper, namely: BTREC (BERT-based Trajectory Recommendation), that extends from the POIBERT embedding algorithm to recommend personalized itineraries on POIs using the BERT framework. Our BTREC algorithm incorporates users' demographic information alongside past POI visits into a modified BERT language model to recommend a personalized POI itinerary prediction given a pair of source and destination POIs. Our recommendation system can create a travel itinerary that maximizes POIs visited, while also taking into account user preferences for categories of POIs and time availability. Our recommendation algorithm is largely inspired by the problem of sentence completion in natural language processing (NLP). Using a dataset of eight cities of different sizes, our experimental results demonstrate that our proposed algorithm is stable and outperforms many other sequence prediction algorithms, measured by recall, precision, and F1-scores.Comment: RecSys 2023, Workshop on Recommenders in Touris

Optimización de Rutas basadas en Soft Computing para Movilidad Inteligente

La movilidad y transporte de pasajeros y mercancías es uno de los principales desafíos para el desarrollo de islas, ciudades y territorios. La prosperidad, competitividad y sostenibilidad de múltiples áreas económicas se ven afectadas por la movilidad. El crecimiento de la población, la capacidad limitada de los sistemas e infraestructuras de transporte y el impacto medioambiental del transporte fuerza a los territorios en el desarrollo de una movilidad sostenible y efectiva. En este complejo escenario, un territorio con una gestión del transporte y movilidad sostenible y eficiente ofrece a los ciudadanos una mejor calidad de vida. La transformación digital y las TIC impulsan la mejora de los servicios de movilidad para los ciudadanos, ayudan a gestionar correctamente la demanda en las redes de transporte y generan valor económico y ambiental. El surgimiento de la movilidad inteligente integra el sistema de transporte, las infraestructuras y las tecnologías para hacer que el transporte de pasajeros y mercancías sea eficiente, accesible, más seguro y limpio. Por lo tanto, las estrategias de movilidad inteligente deben ser capaces de proporcionar beneficios económicos y ambientales tangibles y mejorar la calidad del transporte de mercancías y pasajeros. Significa tomar acciones en múltiples frentes; gestión eficiente de la carga y la movilidad de pasajeros, reducción del impacto medioambiental, mejora de la planificación y la eficiencia del transporte público, reducción de la congestión, optimización del uso de la infraestructura física, entre otros. Una de las operaciones clave para los servicios de movilidad es la planificación de rutas. Esta actividad operativa incluye principalmente dos modos de transporte, mercancías y pasajeros. La mayoría de los transportes de mercancías y pasajeros se realizan a través de transporte por carretera. Las decisiones tomadas con respecto a las operaciones de planificación de rutas afectan económica y ambientalmente, y en general a la calidad de vida de los ciudadanos en los territorios en los que se desarrollan. Las operaciones de planificación de rutas se pueden optimizar para mejorar diferentes aspectos como la calidad del servicio, costes y flexibilidad del mismo, consumo de energía, impacto medioambiental, sostenibilidad, entre otros. La tarea de abordar las operaciones de planificación de rutas da lugar a la aparición de complejos problemas de optimización combinatoria que requieren considerar múltiples requisitos, restricciones, fuentes de información, entre otros. En la mayoría de los casos, estos problemas de optimización se clasifican como NP-duros con respecto a su complejidad computacional. Esta clase de problemas requiere enfoques de optimización eficientes y estrategias inteligentes para obtener soluciones de alta calidad y evitar grandes tiempos de cálculo. En este sentido, los enfoques de optimización aproximados, como las heurísticas y metaheurísticas, y las técnicas inteligentes inherentes a la Inteligencia Artificial y la Soft Computing han demostrado ser métodos efectivos y eficientes para resolver complejos problemas de planificación de rutas. Esta tesis presentada en la modalidad de compendio de publicaciones tiene como objetivo diseñar, implementar y validar procedimientos de optimización simples, eficientes y flexibles basados ​​en Inteligencia Artificial y Soft Computing dedicados a mejorar las soluciones de planificación de rutas en los contextos de transporte de mercancías, planificación personalizada de rutas turísticas y transporte eco-eficiente de residuos reciclables. Se han propuesto varios enfoques de solución para resolver problemas como Vehicle Routing Problem with Time Windows, Periodic Vehicle Routing Problem with Time Windows, Team Orienteering Problem with Time Windows, Tourist Trip Design Problem y variantes del mundo real y nuevas extensiones de los problemas mencionados. La calidad del servicio, la orientación al cliente, la imprecisión e incertidumbre en la información y la ecoeficiencia son criterios considerados en los problemas de planificación de rutas identificados. Los experimentos computacionales han demostrado que los métodos y técnicas propuestos son adecuados para obtener soluciones de alta calidad en tiempos computacionales cortos y pueden incorporarse como módulos en sistemas de transporte inteligentes

Modelo Matemático e Meta-Heurística Simulated Annealing para Elaboração de Roteiros Turísticos com base no Tourist Trip Design Problem

Muito embora existam diversos pacotes de viagens com destinos predefinidos contemplando locais mais populares, nos últimos anos tem crescido a procura por soluções que criem roteiros personalizados voltados às necessidades de cada turista. Para suprir essa nova demanda surge o Problema de Elaboração de Rotas Turísticas (PERT) ou TouristTrip Design Problem (TTDP) o qual Van Oudheusden e Vansteenwegen (2007) sugerem o uso do OrienteeringProblem (OP) e suas extensões para resolução desta classe de problemas. Esta dissertação tem por objetivo o desenvolvimento de um modelo matemático e de uma meta-heurística SimulatedAnnealing (SA) para resolução do TouristTrip Design Problem (TTDP)

Incorporating A New Class of Uncertainty in Disaster Relief Logistics Planning

In recent years, there has been a growing interest among emergency managers in using Social data in disaster response planning. However, the trustworthiness and reliability of posted information are two of the most significant concerns, because much of the user-generated data is initially not verified. Therefore, a key tradeoff exists for emergency managers when considering whether to incorporate Social data in disaster planning efforts. By considering Social data, a larger number of needs can be identified in a shorter amount of time, potentially enabling a faster response and satisfying a class of demand that might not otherwise be discovered. However, some critical resources can be allocated to inaccurate demands in this manner. This dissertation research is dedicated to evaluating this tradeoff by creating routing plans while considering two separate streams of information: (i) unverified data describing demand that is not known with certainty, obtained from Social media platforms and (ii) verified data describing demand known with certainty, obtained from trusted traditional sources (i.e. on the ground assessment teams). These projects extend previous models in the disaster relief routing literature that address uncertainty in demand. More broadly, this research contributes to the body of literature that addresses questions surrounding the usefulness of Social data for response planning

An updated annotated bibliography on arc routing problems

The number of arc routing publications has increased significantly in the last decade. Such an increase justifies a second annotated bibliography, a sequel to Corberán and Prins (Networks 56 (2010), 50–69), discussing arc routing studies from 2010 onwards. These studies are grouped into three main sections: single vehicle problems, multiple vehicle problems and applications. Each main section catalogs problems according to their specifics. Section 2 is therefore composed of four subsections, namely: the Chinese Postman Problem, the Rural Postman Problem, the General Routing Problem (GRP) and Arc Routing Problems (ARPs) with profits. Section 3, devoted to the multiple vehicle case, begins with three subsections on the Capacitated Arc Routing Problem (CARP) and then delves into several variants of multiple ARPs, ending with GRPs and problems with profits. Section 4 is devoted to applications, including distribution and collection routes, outdoor activities, post-disaster operations, road cleaning and marking. As new applications emerge and existing applications continue to be used and adapted, the future of arc routing research looks promising.info:eu-repo/semantics/publishedVersio