一、旅行商问题（Traveling Saleman Problem，TSP）

1.旅行商问题的定义

旅行商问题，是一个经典的组合优化问题，而且是著名NP问题之一。如下图所示

，可以想象，有A，B，C，D，E 五个地点，我们想找到一条路径，从地点A出发，经过剩余四个地点，然后回到地点A，从所有可能路径中找到距离最短的一条路径。本章借用了文献[*1]的图表。

2.旅行商问题求解的计算量

最简单的求解方式就是，如下图所示把所有的求解路径全部计算一遍，然后算出每条路径的长度，求出最短路径。

 

 

如下图所示，所有的枚举路径总共有24条，我们可以很快找到最短路径。

 

 

如果下面A～Z的情况，这个计算量，日本的第一超级计算机富岳，每秒的计算速度约为44.2京次（京是10的16次方，即万兆）。一年的秒数是3600×24×365=3153.6万秒。有兴趣的可以计算一下要算多少年。

 

 

二、TSP问题的建模

1.总体Hamilton量H

该问题输入有两个，这里借用了文章[*2]的图表：

 

地点数目：N

地点之间的距离：l _{i , j} ( i = 1 , ・・・ , N )

约束条件：

每个时间步只能访问一个地点。

每个地点都访问过一次。

整体的Hamilton量H 如下：

 

 

 

目标变量x _{i , j}

的两个下标的意思如下图所示，绿色的圆圈代表在某个时间步访问了某个第地点，所以我们的目标变量就可以用0或1表示了，0代表未访问，1代表访问。

 

 

2.约束条件

约束条件比较简单，先从约束条件解释，这里有2个约束可以解释如下：

 

每个时间步只能访问一个地点。

=> 上图矩阵里的每列元素之和必须为1。也就是每列中只有一个元素为1。

每个地点都访问过一次。

=> 上图矩阵里的每行元素之和必须为1。也就是每行中只有一个元素为1。

 

 

具体表达式如下：

 

 

3.  目标函数

 

 

解析：

x _{i , t}  x _{j , t + 1}：

这里的目标函数，最难理解的是x _{i , t}  x _{j , t + 1} 。可以理解为【t 时间步访问地点i，t + 1 时间步访问地点j时，x _{i , t}  x _{j , t + 1} =1；其他的情况，x _{i , t} x _{j , t + 1}=0】。

 

:

该表达式代表了，【t 时间步访问地点i，t + 1时间步访问地点j jj时，地点i ii和j jj之间的距离ℓ i , j 之和】。所以，这个目标函数就代表了，从初始地点，经过所有地点后，回到初始地点的距离总和。

 

总结

旅行商问题，是比较有实际意义的应用问题，大家能体会到怎么把现实问题抽象出binary变量，然后怎么把制约条件表达出来。因为，上面的建模有两种编程实现方式，为了控制篇幅，下一篇献上Python代码。

 

 

参考文献：

[*1] : https://www.nttdata.com/jp/ja/-/media/nttdatajapan/files/news/services_info/2021/012800/012800-01.pdf

[*2] : https://qiita.com/yufuji25/items/0425567b800443a679f7

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本文转自CSDN平台博主：gang_unerry

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

原文链接：https://blog.csdn.net/gangshen1993/article/details/127602524

 

 

一、旅行商问题（Traveling Saleman Problem，TSP）

1.旅行商问题的定义

旅行商问题，是一个经典的组合优化问题，而且是著名NP问题之一。如下图所示

，可以想象，有A，B，C，D，E 五个地点，我们想找到一条路径，从地点A出发，经过剩余四个地点，然后回到地点A，从所有可能路径中找到距离最短的一条路径。本章借用了文献[*1]的图表。

2.旅行商问题求解的计算量

最简单的求解方式就是，如下图所示把所有的求解路径全部计算一遍，然后算出每条路径的长度，求出最短路径。

 

 

如下图所示，所有的枚举路径总共有24条，我们可以很快找到最短路径。

 

 

如果下面A～Z的情况，这个计算量，日本的第一超级计算机富岳，每秒的计算速度约为44.2京次（京是10的16次方，即万兆）。一年的秒数是3600×24×365=3153.6万秒。有兴趣的可以计算一下要算多少年。

 

 

二、TSP问题的建模

1.总体Hamilton量H

该问题输入有两个，这里借用了文章[*2]的图表：

 

地点数目：N

地点之间的距离：l _{i , j} ( i = 1 , ・・・ , N )

约束条件：

每个时间步只能访问一个地点。

每个地点都访问过一次。

整体的Hamilton量H 如下：

 

 

 

目标变量x _{i , j}

的两个下标的意思如下图所示，绿色的圆圈代表在某个时间步访问了某个第地点，所以我们的目标变量就可以用0或1表示了，0代表未访问，1代表访问。

 

 

2.约束条件

约束条件比较简单，先从约束条件解释，这里有2个约束可以解释如下：

 

每个时间步只能访问一个地点。

=> 上图矩阵里的每列元素之和必须为1。也就是每列中只有一个元素为1。

每个地点都访问过一次。

=> 上图矩阵里的每行元素之和必须为1。也就是每行中只有一个元素为1。

 

 

具体表达式如下：

 

 

3.  目标函数

 

 

解析：

x _{i , t}  x _{j , t + 1}：

这里的目标函数，最难理解的是x _{i , t}  x _{j , t + 1} 。可以理解为【t 时间步访问地点i，t + 1 时间步访问地点j时，x _{i , t}  x _{j , t + 1} =1；其他的情况，x _{i , t} x _{j , t + 1}=0】。

 

:

该表达式代表了，【t 时间步访问地点i，t + 1时间步访问地点j jj时，地点i ii和j jj之间的距离ℓ i , j 之和】。所以，这个目标函数就代表了，从初始地点，经过所有地点后，回到初始地点的距离总和。

 

总结

旅行商问题，是比较有实际意义的应用问题，大家能体会到怎么把现实问题抽象出binary变量，然后怎么把制约条件表达出来。因为，上面的建模有两种编程实现方式，为了控制篇幅，下一篇献上Python代码。

 

 

参考文献：

[*1] : https://www.nttdata.com/jp/ja/-/media/nttdatajapan/files/news/services_info/2021/012800/012800-01.pdf

[*2] : https://qiita.com/yufuji25/items/0425567b800443a679f7

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本文转自CSDN平台博主：gang_unerry

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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