03107naa a2200277 a 450000100080000000500110000800800410001902200140006002400550007410000270012924501250015626000090028152021590029065000280244965000240247765000180250165000400251965300510255965300240261065300370263465300290267165300250270070000170272570000180274277300690276021730882025-02-20       2025    bl uuuu     u00u1 u    #d  a1983-26057 ahttps://doi.org/10.4336/2025.pfb.45e2024023032DOI1 aARAÚJO JÚNIOR, C. A.  aDefinition of tourism itineraries in a Brazilian conservation unit using artificial intelligence.h[electronic resource]  c2025  aThe Pandeiros River Environmental Protection Area is an important Brazilian conservation unit used for ecotourism. However, there is a lack of research guiding decision-making regarding tourist movements. The objective of this study was to evaluate the use of a simplified version of the clonal selection metaheuristic for optimizing tourist itineraries. Thirty-one tourist sites were considered, with routes starting from three origins. A mathematical model based on the vehicle routing problem is proposed. This problem was solved using the branch and bound, clonal selection, and simulated annealing algorithms, and the proposed simplification for the clonal selection metaheuristic. Random solutions were evaluated to simulate tourist behaviour. Random solutions yield the worst results. The proposed simplification produced better results for itineraries starting from two origins. It provided an average reduction of 42% in the total distance of tourist itineraries and a 17% reduction in the use of available road networks. Resumo. A Área de Proteção Ambiental do Rio Pandeiros é uma unidade de conservação brasileira utilizada para ecoturismo. No entanto, faltam pesquisas que orientem a tomada de decisões em relação aos movimentos de turistas. Objetivou-se avaliar a utilização de uma versão simplificada da seleção clonal metaheurística para a otimização de roteiros turísticos. Foram considerados trinta e um pontos turísticos, com roteiros partindo de três origens. Um modelo matemático baseado no problema de roteamento de veículos foi proposto e resolvido utilizando os algoritmos branch and bound, seleção clonal e análise de recozimento, bem como a simplificação proposta para a seleção clonal metaheurística. Foram avaliadas soluções aleatórias para simular o comportamento do turista. Soluções aleatórias produziram os piores resultados. A simplificação proposta produziu melhores resultados para itinerários partindo de duas origens. Proporcionou uma redução média de 42% na distância total dos roteiros turísticos e uma redução de 17% na utilização das redes rodoviárias disponíveis.  aArtificial intelligence  aOperations research  aConservação  aSistema de Informação Geográfica  aÁrea de Proteção Ambiental do Rio Pandeiros  aForest conservation  aGeographical information systems  aInteligência artificial  aPesquisa operacional1 aLEITE, H. G.1 aMENDES, J. B.  tPesquisa Florestal Brasileiragv. 45, e202402303, p. 1-13, 2025.