Algoritmos para geração de rotas com base na análise de contexto

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pinto, Ricardo Emanuel Capelas
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/15669
Resumo: A crescente afluência turística que se tem vindo a registar nos últimos anos em Portugal, cria a necessidade de valorização dos nossos recursos culturais e promoção de novos percursos e itinerários. Com estas ideias em vista, a utilização de sistemas inteligentes capazes de combinar diferentes capacidades científicas e tecnológicas, em áreas como a gestão, marketing e TIC, tem vindo a ganhar maior importância no mercado. Regra geral, antes de visitar um país, os turistas procuram identificar os seus principais destinos e pontos de interesse. Indo de encontro a este processo de pesquisa e planeamento existem sistemas de recomendação para o turismo, que fornecem sugestões tendo em conta as preferências e interesses do utilizador. O projeto TheRoute (Tourism and Heritage Routes including Ambient Intelligence with Visitants’ Profile Adaptation and Context Awareness) tem como objetivo principal a investigação e experimentação no âmbito da geração automática de rotas para turistas e visitantes de pontos de interesse, considerando o conhecimento dos domínios das rotas, do perfil do visitante e ainda a adequação ao contexto. O contexto da viagem pode ser captado através de diversas fontes de informação sensorial como a localização do turista, o tempo da visita, as condições meteorológicas, assim como aspetos e características relevantes da atividade do utilizador. Entre estes aspetos costumam ser considerados o perfil e personalidade do utilizador, estado emocional e condição física. O trabalho desenvolvido nesta dissertação enquadra-se no projeto TheRoute, sendo o seu objetivo principal o desenvolvimento de um módulo de geração de rotas que considere o contexto do utilizador da aplicação e as condicionantes do meio. Com o objetivo de resolver o problema proposto foram desenvolvidas duas soluções algorítmicas. Uma consiste na adaptação do algoritmo A* com cortes, enquanto outra é baseada no Ant Colony Optimization, um algoritmo de Swarm Intelligence. Para a primeira implementação foram ainda experimentadas duas heurísticas diferentes. A primeira consiste na seleção do caminho com a maior soma de pontuações de cada ponto de interesse. A segunda utiliza uma abordagem semelhante ao Simulated Annealing para a seleção de cada ponto de interesse a integrar no trajeto. Os resultados obtidos nas experiências realizadas permitiram concluir que o algoritmo A* com cortes, orientado à heurística de seleção do caminho com maior pontuação, é o que obtém a conjugação de resultados mais favorável para as métricas de satisfação definidas.
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Indo de encontro a este processo de pesquisa e planeamento existem sistemas de recomendação para o turismo, que fornecem sugestões tendo em conta as preferências e interesses do utilizador. O projeto TheRoute (Tourism and Heritage Routes including Ambient Intelligence with Visitants’ Profile Adaptation and Context Awareness) tem como objetivo principal a investigação e experimentação no âmbito da geração automática de rotas para turistas e visitantes de pontos de interesse, considerando o conhecimento dos domínios das rotas, do perfil do visitante e ainda a adequação ao contexto. O contexto da viagem pode ser captado através de diversas fontes de informação sensorial como a localização do turista, o tempo da visita, as condições meteorológicas, assim como aspetos e características relevantes da atividade do utilizador. Entre estes aspetos costumam ser considerados o perfil e personalidade do utilizador, estado emocional e condição física. O trabalho desenvolvido nesta dissertação enquadra-se no projeto TheRoute, sendo o seu objetivo principal o desenvolvimento de um módulo de geração de rotas que considere o contexto do utilizador da aplicação e as condicionantes do meio. Com o objetivo de resolver o problema proposto foram desenvolvidas duas soluções algorítmicas. Uma consiste na adaptação do algoritmo A* com cortes, enquanto outra é baseada no Ant Colony Optimization, um algoritmo de Swarm Intelligence. Para a primeira implementação foram ainda experimentadas duas heurísticas diferentes. A primeira consiste na seleção do caminho com a maior soma de pontuações de cada ponto de interesse. A segunda utiliza uma abordagem semelhante ao Simulated Annealing para a seleção de cada ponto de interesse a integrar no trajeto. Os resultados obtidos nas experiências realizadas permitiram concluir que o algoritmo A* com cortes, orientado à heurística de seleção do caminho com maior pontuação, é o que obtém a conjugação de resultados mais favorável para as métricas de satisfação definidas.The growth of tourism activity that has been registered in recent years in Portugal, has created a need of valuing our cultural resources and promote new routes and itineraries. With these ideas in mind, the use of intelligent systems capable of managing different scientific and technological capacities, in areas such as management, marketing and IT, has gained a greater relevance in the market. In general, before visiting a country, tourists try to identify their main destinations and points of interest. Meeting this research and planning process, there are tourism recommendation systems that provide suggestions based on user’s preferences and interests. The TheRoute project (Tourism and Heritage Routes including Ambient Intelligence with Visitants' Profile Adaptation and Context Awareness) has as its main goal the investigation and experimentation on automatic generation of routes for tourists and visitors of the points of interest, considering the knowledge of the routes, the profile of the visitor and the context awareness. The context of a trip can be taken through various sources of sensor information, such as the location of the tourist, the time of the visit, the weather conditions, as well as relevant aspects and characteristics of the user's activity. Among other aspects, there are considered the profile and personality of the user, emotional state and physical conditions. The work developed in this dissertation is part of the TheRoute project, and its main goal is the development of a route generation module that considers the context of the tourist and the environmental constraints. In order to solve the proposed problem, two algorithmic solutions were developed. One is an adaption of the A* algorithm with cuts, while the other is based on Ant Colony Optimization, a Swarm Intelligence algorithm. For the first implementation two different heuristics were also tried. The first one selects the path with the highest sum of scores for each point of interest. The second one uses a similar approach to Simulated Annealing on the selection of each point of interest that is considered into the path. The results from the experiments allowed to conclude that the A* with cuts, oriented to the heuristic for the path with the highest score, is the one that obtains the best conjugation of results for the defined satisfaction metrics.Marreiros, Maria Goreti CarvalhoRepositório Científico do Instituto Politécnico do PortoPinto, Ricardo Emanuel Capelas2020-03-30T11:01:11Z20192019-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.22/15669TID:202343634porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-03-13T12:59:48Zoai:recipp.ipp.pt:10400.22/15669Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T17:35:22.941889Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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