El turismo se refiere a la actividad de viajar por placer, recreación o ocio. Engloba una amplia gama de actividades y experiencias, desde hacer turismo hasta exploración cultural. En la era digital actual, los turistas a menudo organizan sus excursiones de forma independiente utilizando la información disponible en sitios web. Sin embargo, debido a limitaciones en el diseño de rutas turísticas personalizadas, como el tiempo de viaje y el presupuesto, muchos aún requieren asistencia con la planificación de vacaciones para optimizar sus experiencias. Por lo tanto, este documento propone un algoritmo para la planificación de turismo personalizado que tenga en cuenta las preferencias de los turistas. Por ejemplo, el algoritmo puede recomendar lugares para visitar y sugerir actividades basadas en los requisitos de los turistas. El algoritmo propuesto utiliza un modelo extendido del problema de orientación de equipos con ventanas de tiempo (TOPTW) para tener en cuenta las ubicaciones y actividades obligatorias en cada sitio. Ofrece una planificación de viaje que incluye un conjunto de ubicaciones y actividades diseñadas para maximizar la puntuación general acumulada al visitar estos lugares. Para resolver el modelo propuesto, se aplica el algoritmo de Recocido Simulado de Vecindario Adaptativo (ANSA). ANSA es una versión mejorada del conocido algoritmo de Recocido Simulado (SA), que proporciona un mecanismo adaptativo para gestionar la probabilidad de seleccionar movimientos de vecindario durante el proceso de búsqueda de SA. Los resultados computacionales demuestran que ANSA funciona bien en la resolución de problemas de referencia. Además, una ubicación atractiva del mundo real en la provincia de Tak, Tailandia, se utiliza como estudio de caso en este documento para ilustrar la efectividad del modelo propuesto.