テーマパークにおいて、できるだけ多くのアトラクションに乗ることができるルートを導き出したい。しかし、アトラクションの一時的な運休や、待ち時間が異常に長いなどのトラブルが予想されるため、最適解を求めることは難しい。そこで、ヒューリスティック構築アルゴリズムと局所改善で構成される短時間で最適解を導き出すアルゴリズムと、任意のアトラクションを含めたルートを生成できる必須訪問オリエンテーリング問題を組み合わせた新たな局所探索アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは過去の待ち時間データを用いて次にどのアトラクションを訪れればよいのかを統計的に導き出すことができる。これによってどれほどルートが改善されたのか、従来のアルゴリズムと比較して評価を行う。