旅行推销员问题

作为图论问题

可以用无向加权图来对TSP建模，则城市是图的顶点，道路是图的边，道路的距离就是该边的长度。它是起点和终点都在一个特定顶点，访问每个顶点恰好一次的最小化问题。通常，该模型是一个完全图（即每对顶点由一条边连接）。如果两个城市之间不存在路径，则增加一条非常长的边就可以完成图，而不影响计算最优回路。

非对称和对称

在对称TSP问题中，两座城市之间来回的距离是相等的，形成一个无向图。这种对称性将解的数量减少了一半。在非对称TSP问题中，可能不是双向的路径都存在，或是来回的距离不同，形成了有向图。交通事故、单行道和出发与到达某些城市机票价格不同等都是打破这种对称性的例子。

相关问题

• 图论中的一个等价形式是：给定一个加权完全图（顶点表示城市，边表示道路，权重就会是道路的成本或距离）, 求一权值最小的哈密尔顿回路。

• 返回到起始城市的要求不会改变问题的计算复杂度，见哈密顿路径问题。

• 另一个相关问题是瓶颈旅行商问题（英语：bottleneck traveling salesman problem）^{[译名请求]}（bottleneck TSP）：求加权图中权重最大的边最小的哈密尔顿回路。问题在运输和物流之外都有相当广泛的实际意义。一个典型的例子是在印刷电路板制造中：规划打孔机在PCB版上钻孔的路线。在机械加工或钻孔应用中，“城市”是需要加工的部分或需要钻的（不同大小）的孔，而“旅行成本”包括更换机具所用的时间（单机作业排序问题）。

• 旅行推销员问题，处理“国家”中有（一个或多个）“城市”，而旅行商需要在每个“国家”访问恰好一座“城市”。其中一种应用是在求解裁切问题（英语：cutting stock problem）时，想要最小化刀具改变次数中。另一种应用与半导体制造业中的打孔有关，见美国专利第7,054,798号。令人惊喜的是，Behzad与Modarres证明了广义旅行商问题可以转化为相同城市数量的标准旅行商问题 ，只是要改变距离矩阵。^[2]

• 优先顺序旅行推销员问题处理城市之间存在访问次序的问题。

• 旅行购买者问题涉及购买一系列产品的购买者。他可以在若干城市购买这些产品，但价格会有不同，也不是所有城市都有售相同的商品。目标是在城市的子集中间找到一条路径，使得总成本（旅行成本 + 购买成本）最小，并且能够买到所有需求的商品。

单钻头的运动可以看成是典型的TSP问题。TSP可以用整数线性规划来形式化。^[3][4][5] 用数字 0, ..., n 标记这些城市（打孔位置），并定义：

${\displaystyle x_{ij}={\begin{cases}1&{\text{the path goes from city }}i{\text{ to city }}j\\0&{\text{otherwise}}\end{cases}}}$ 

对于 i = 0, ..., n，令 ${\displaystyle u_{i}}$  为一人工变量，最后把 ${\displaystyle c_{ij}}$  作为从城市 i 到 j 的距离。那么TSP可以写成下面的整数线性规划问题：

${\displaystyle {\begin{aligned}\min &\sum _{i=0}^{n}\sum _{j\neq i,j=0}^{n}c_{ij}x_{ij}&&\\&0\leq x_{ij}\leq 1&&i,j=0,\cdots ,n\\&u_{i}\in \mathbf {Z} &&i=0,\cdots ,n\\&\sum _{i=0,i\neq j}^{n}x_{ij}=1&&j=0,\cdots ,n\\&\sum _{j=0,j\neq i}^{n}x_{ij}=1&&i=0,\cdots ,n\\&u_{i}-u_{j}+nx_{ij}\leq n-1&&1\leq i\neq j\leq n\end{aligned}}}$ 

第一组等式要求每个城市都能另一个城市前来，而第二组等式要求每个城市都能出发。最后的约束迫使覆盖所有城市的路径只有一条，而不是两条或者多条分散的路径在一起覆盖的。要证明这一点，下面会去证 (1)每个可行解包含只有一条封闭城市序列，以及(2)对于每条覆盖所有城市的单独路径，虚拟变量 ${\displaystyle u_{i}}$  有值可以满足限制式。

证明可行解中的每个子回路经过0号城市（注意到等式保证了只有一条这样的路径），就能证明所有可行解只包含一个封闭城市序列。对于若我们对所有 ${\displaystyle x_{ij}=1}$  对应的不等式求和的话，对 k 步不经过0号城市的任何子回路，我们得到：

${\displaystyle nk\leq (n-1)k,}$ 

这构成矛盾。

必须证明对每个覆盖所有城市的单独回路，虚拟变量 ${\displaystyle u_{i}}$  有值可以满足约束。

为了不失一般性，定义起始点为0号城市。如果在第 t 步访问城市 i 后 (i, t = 1, 2, ..., n) 选取 ${\displaystyle u_{i}=t}$ 。则

${\displaystyle u_{i}-u_{j}\leq n-1,}$ 

由于 ${\displaystyle u_{i}}$  不大于 n 而 ${\displaystyle u_{j}}$  不小于1；因此，每当 ${\displaystyle x_{ij}=0}$  时满足约束。对于 ${\displaystyle x_{ij}=1}$ ，我们有：

${\displaystyle u_{i}-u_{j}+nx_{ij}=(t)-(t+1)+n=n-1,}$ 

满足约束。

• 加拿大旅行者问题（英语：Canadian traveller problem）
• 邮递员问题
• 柯尼斯堡七桥问题
• 车辆路径问题