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

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

Tour recommendation for groups

Consider a group of people who are visiting a major touristic city, such as NY, Paris, or Rome. It is reasonable to assume that each member of the group has his or her own interests or preferences about places to visit, which in general may differ from those of other members. Still, people almost always want to hang out together and so the following question naturally arises: What is the best tour that the group could perform together in the city? This problem underpins several challenges, ranging from understanding people’s expected attitudes towards potential points of interest, to modeling and providing good and viable solutions. Formulating this problem is challenging because of multiple competing objectives. For example, making the entire group as happy as possible in general conflicts with the objective that no member becomes disappointed. In this paper, we address the algorithmic implications of the above problem, by providing various formulations that take into account the overall group as well as the individual satisfaction and the length of the tour. We then study the computational complexity of these formulations, we provide effective and efficient practical algorithms, and, finally, we evaluate them on datasets constructed from real city data

A reinforcement learning hyper-heuristic for the optimisation of flight connections

Many combinatorial computational problems have been effectively solved by means of hyper-heuristics. In this study, we focus on a problem proposed by Kiwi.com and solve this problem by implementing a Reinforcement Learning (RL) hyperheuristic algorithm. Kiwi.com proposed a real-world NP-hard minimisation problem associated with air travelling services. The problem shares some characteristics with several TSP variants, such as time-dependence and time-windows that make the problem more complex in comparison to the classical TSP. In this work, we evaluate our proposed RL method on kiwi.com problem and compare its results statistically with common random-based hyper-heuristic approaches. The empirical results show that RL method achieves the best performance between the tested selection hyper-heuristics. Another significant achievement of RL is that better solutions were found compared to the best known solutions in several problem instances

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)

A transportation scheduling management system using decision tree and iterated local search techniques

This paper aimed to develop a delivery truck scheduling management system using a decision tree to support decision-making in selecting a delivery truck. First-in-first-out (FIFO) and decision tree techniques were applied to prioritize loading doors for delivery trucks with the use of iterated local search (ILS) in recommending the route for the transport of goods. Besides, an arrangement of loading doors can be assigned to the door that meets the specified conditions. The experimental results showed that the system was able to assign the job to a delivery truck under the specified conditions that were close to the actual operation at a similarity of 0.80. In addition, the application of ILS suggested the route of the food delivery truck in planning the most effective transportation route with the best total distance

Crowdsensing-driven route optimisation algorithms for smart urban mobility

Urban rörlighet anses ofta vara en av de främsta möjliggörarna för en hållbar statsutveckling. Idag skulle det dock kräva ett betydande skifte mot renare och effektivare stadstransporter vilket skulle stödja ökad social och ekonomisk koncentration av resurser i städerna. En viktig prioritet för städer runt om i världen är att stödja medborgarnas rörlighet inom stadsmiljöer medan samtidigt minska trafikstockningar, olyckor och föroreningar. Att utveckla en effektivare och grönare (eller med ett ord; smartare) stadsrörlighet är en av de svåraste problemen att bemöta för stora metropoler. I denna avhandling närmar vi oss problemet från det snabba utvecklingsperspektivet av ITlandskapet i städer vilket möjliggör byggandet av rörlighetslösningar utan stora stora investeringar eller sofistikerad sensortenkik. I synnerhet föreslår vi utnyttjandet av den mobila rörlighetsavkännings, eng. Mobile Crowdsensing (MCS), paradigmen i vilken befolkningen exploaterar sin mobilkommunikation och/eller mobilasensorer med syftet att frivilligt samla, distribuera, lokalt processera och analysera geospecifik information. Rörlighetavkänningssdata (t.ex. händelser, trafikintensitet, buller och luftföroreningar etc.) inhämtad från frivilliga i befolkningen kan ge värdefull information om aktuella rörelsesförhållanden i stad vilka, med adekvata databehandlingsalgoriter, kan användas för att planera människors rörelseflöden inom stadsmiljön. Såtillvida kombineras i denna avhandling två mycket lovande smarta rörlighetsmöjliggörare, eng. Smart Mobility Enablers, nämligen MCS och rese/ruttplanering. Vi kan därmed till viss utsträckning sammanföra forskningsutmaningar från dessa två delar. Vi väljer att separera våra forskningsmål i två delar, dvs forskningssteg: (1) arkitektoniska utmaningar vid design av MCS-system och (2) algoritmiska utmaningar för tillämpningar av MCS-driven ruttplanering. Vi ämnar att visa en logisk forskningsprogression över tiden, med avstamp i mänskligt dirigerade rörelseavkänningssystem som MCS och ett avslut i automatiserade ruttoptimeringsalgoritmer skräddarsydda för specifika MCS-applikationer. Även om vi förlitar oss på heuristiska lösningar och algoritmer för NP-svåra ruttproblem förlitar vi oss på äkta applikationer med syftet att visa på fördelarna med algoritm- och infrastrukturförslagen.La movilidad urbana es considerada una de las principales desencadenantes de un desarrollo urbano sostenible. Sin embargo, hoy en día se requiere una transición hacia un transporte urbano más limpio y más eficiente que soporte una concentración de recursos sociales y económicos cada vez mayor en las ciudades. Una de las principales prioridades para las ciudades de todo el mundo es facilitar la movilidad de los ciudadanos dentro de los entornos urbanos, al mismo tiempo que se reduce la congestión, los accidentes y la contaminación. Sin embargo, desarrollar una movilidad urbana más eficiente y más verde (o en una palabra, más inteligente) es uno de los temas más difíciles de afrontar para las grandes áreas metropolitanas. En esta tesis, abordamos este problema desde la perspectiva de un panorama TIC en rápida evolución que nos permite construir movilidad sin la necesidad de grandes inversiones ni sofisticadas tecnologías de sensores. En particular, proponemos aprovechar el paradigma Mobile Crowdsensing (MCS) en el que los ciudadanos utilizan sus teléfonos móviles y dispositivos, para nosotros recopilar, procesar y analizar localmente información georreferenciada, distribuida voluntariamente. Los datos de movilidad recopilados de ciudadanos que voluntariamente quieren compartirlos (por ejemplo, eventos, intensidad del tráfico, ruido y contaminación del aire, etc.) pueden proporcionar información valiosa sobre las condiciones de movilidad actuales en la ciudad, que con el algoritmo de procesamiento de datos adecuado, pueden utilizarse para enrutar y gestionar el flujo de gente en entornos urbanos. Por lo tanto, en esta tesis combinamos dos prometedoras fuentes de movilidad inteligente: MCS y la planificación de viajes/rutas, uniendo en cierta medida los distintos desafíos de investigación. Hemos dividido nuestros objetivos de investigación en dos etapas: (1) Desafíos arquitectónicos en el diseño de sistemas MCS y (2) Desafíos algorítmicos en la planificación de rutas aprovechando la información del MCS. Nuestro objetivo es demostrar una progresión lógica de la investigación a lo largo del tiempo, comenzando desde los fundamentos de los sistemas de detección centrados en personas, como el MCS, hasta los algoritmos de optimización de rutas diseñados específicamente para la aplicación de estos. Si bien nos centramos en algoritmos y heurísticas para resolver problemas de enrutamiento de clase NP-hard, utilizamos ejemplos de aplicaciones en el mundo real para mostrar las ventajas de los algoritmos e infraestructuras propuestas

Implementasi algoritma simulated annealing pada aplikasi pembuatan rencana perjalanan wisata (itinerary) untuk meningkatkan kecepatan pembuatan rencana perjalanan wisata

INDONESIA: Prosess pembuatan jadwalsperjalanan wisatasmemerlukan waktusyang cukupslama, meskipun sudah selesai apabila mencari tempat baru juga membutuhkan waktu yang cukup lama. Halstersebutsmempengaruhi kondisi pengalaman wisatawan dalam waktu wisatanya. Oleh karenasitu dalam penelitian inisakan dilakukan pembuatansaplikasi pembuat perjalanan wisata yangsmenerapkan algoritma Simulated Annealing agarsproses pembuatansperjalanan wisata bisa lebihsmudah dan cepat. sAlgoritmasSimulated Annealing dipilihskarena memiliki tahapan yangsmenerapkan teori termodinamika dimana untuk mendapatkan hasil terbaik dilakukan fungsi pendinginan yang akan memilih hasil terbaik dari hasilsrekomendasi acak. Penelitiansinismenggunakansdata sekundersyang disediakansolehsGoogle Maps API. Hasilspenerapan algoritmasmenunjukan hasil yang baiksyaitu 9.61 detik untuks8 destinasiswisata. ENGLISH: The processsof arrange thestour itinerary takes quite aslong time, evensthough it is finishedswhen looking forsasnew place alsostakes quite aslong time. Thissaffects the experiencescondition ofstouristssduring theirstour. Therefore, insthis research, astravel applicationsmaker will be madesthat applies thesSimulated Annealing algorithmsso that the processsof makingstravel tripsscan beseasier andsfaster. ThesSimulated Annealing Algorithm was chosen because it has stages that apply thermodynamic theory in which to get the bestsresults, a coolingsfunction is carriedsout whichswill choose the best results fromsrandom recommendations. Thissstudy uses secondarysdata provided bysthe Google Maps API. Thesresults of applying thesalgorithmsshow goodsresults, namely 9.61 seconds for 8 touristsdestinations. ARABIC: تستغرقsعملية وضعsجدولsسفر سياحي وقتا طويلا، علىsالرغمsمنsأنه قد تمsالانتهاء منه في البحث عن مكان جديد يستغرق أيضا وقتا طويلا. هذا يؤثر على حالة التجربة السياحية في الوقت السياحي. لذلك، في هذه الدراسة ، سيتم إجراء تطبيقsصانعsالسفر الذي يطبق خوارزمية التلدين المحاكي بحيث يمكن أن تكونsعمليةsالسفر أسهلsوأسرع. تم اختيار خوارزمية التلدين المحاكي لأنها تحتوي على مراحل تطبق نظرية الديناميكا الحرارية حيث للحصول على أفضل النتائج ، يتمsتنفيذ وظيفة التبريد التي ستختار أفضل النتائج من نتائج التوصيات العشوائية. استخدمت هذه الدراسة البيانات الثانوية التي توفرهاsواجهة برمجة تطبيقات خرائط. أظهرت جوغلي (Google) نتائج تطبيق الخوارزمية نتائج جيدة بلغت ٩.٦١ ثانية لs ٨ وجهات سياحية

Book of abstracts of the 24th Euro Working Group on Transportation Meeting

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