Pianificazione degli itinerari turistici: modelli matematici e soluzioni

Abstract

In questa tesi verranno presentate alcune riflessioni sul processo di pianificazione degli itinerari turistici, un argomento di crescente rilevanza nell'ambito della mobilità urbana e della gestione del turismo. La fase iniziale dello studio prevede l'introduzione del concetto di "Tourist Trip Design Problem" (TTDP) e delle sue varie iterazioni. Successivamente, viene condotta un'analisi pragmatica del problema della progettazione, sottolineando le sue complessità. In seguito, viene presentato un modello matematico base, che impiega tecniche di Ricerca Operativa per ideare itinerari che aderiscano ai vincoli di tempo e ai limiti logistici dei turisti. Viene, quindi, intrapresa l’implementazione del modello stesso nel linguaggio di programmazione Python, seguita da un’analisi dei risultati. L'obiettivo principale dell’elaborato è, quindi, quello di presentare una formulazione base che sia adattabile e scalabile per soddisfare vari scenari e requisiti. La versatilità del modello viene dimostrata attraverso la sua implementazione in diverse varianti. Le potenziali modifiche sono innumerevoli, riflettendo la moltitudine di sfumature inerenti al problema.

This thesis will present reflections on the process of tourist itinerary planning, an increasingly relevant topic within urban mobility and tourism management. The initial phase of the study involves the introduction of the "Tourist Trip Design Problem" (TTDP) concept and its various iterations. Subsequently, a pragmatic analysis of the design problem is conducted, highlighting its complexities. Following this, a basic mathematical model is introduced, employing Operations Research techniques to devise itineraries that adhere to tourists' time constraints and logistical limitations. The implementation of the model in the Python programming language is then undertaken, followed by an analysis of the results. The primary objective of the thesis is therefore to present a foundational formulation that is adaptable and scalable to accommodate various scenarios and requirements. The model's versatility is demonstrated through its implementation across different variations. The potential modifications are numerous, reflecting the myriad nuances inherent in the problem.