Tourist route optimization with a combined A* algorithm and genetic algorithm

Abstract

Ця стаття сприяє оптимізації маршрутів і схем, спрямованих на покращення загального туристичного досвіду відповідно до цілей розумного туризму. Використовуючи передові методи та інструменти, такі як A*, генетичні алгоритми та системи географічної інформації, це дослідження має на меті запропонувати високоефективні шляхи для дослідження міста та відвідування туристичних визначних пам’яток. Він окреслює майбутні прогнози в області інструментів оптимізації, намагаючись інтегрувати технології штучного інтелекту та машинного навчання для створення індивідуальних маршрутів на основі вподобань користувачів. Визнаючи існуючі обмеження в цій області, стаття пропонує нове рішення, що характеризується оптимізованими витратами та скороченим часом виконання. З огляду на те, що основна увага приділяється місту Фес, ця стаття спрямована на вдосконалення інтелектуальних туристичних програм, пропонуючи персоналізований та збагачений досвід.This article contributes to the optimization of routes and circuits, aiming to enhance the overall tourist experience in alignment with smart tourism objectives. Employing advanced techniques and tools like A*, genetic algorithms, and geographic information systems, the study aims to propose highly efficient paths for city exploration and touristic attraction visits. It outlines future projections in optimization tools, attempting to integrate artificial intelligence and machine learning technologies to create customized itineraries based on user preferences. Acknowledging the existing limitations in the field, the article provides a new solution characterized by optimized costs and reduced execution time. With its primary focus on the city of Fez, the article aims to enhance smart tourism applications by offering personalized and enriched experiences.