Методы и моделиТранспортЛогистика

TSP - задача коммивояжёра

Traveling Salesman Problem: найти кратчайший маршрут через все точки с возвратом в исходную.

Классическая NP-трудная задача: N точек, известны расстояния между ними, требуется посетить каждую ровно один раз и вернуться в стартовую точку с минимальной длиной маршрута. В логистике возникает при планировании курьерских маршрутов, объезда торговых точек, инвентаризации складских ячеек. На практике решается эвристиками - nearest neighbor даёт быстрый старт, 2-opt/3-opt улучшают решение, для больших N применяют Lin-Kernighan или метаэвристики.

Формула
min ΣC(i,j) по всем перестановкам маршрута, N! вариантов
Демо · TSP

Задача коммивояжёра

0123456789
Точек
10
Текущий маршрут
1447
усл. ед.
NN
1447
усл. ед.
После 2-opt
1213
−16.2%

Кликните по полю для добавления точки (до 30). Фиолетовая - стартовая. Nearest Neighbor строит маршрут жадно; 2-opt улучшает его перестановкой рёбер. Оптимум для больших N не гарантирован - задача NP-трудная.

Где мы это применяем

Услуги Advice Logistics

Часто задаваемые вопросы

Почему TSP считается сложной задачей?+

Число возможных маршрутов растёт как N! - для 20 точек это уже 2.4·10¹⁸ вариантов. Точные алгоритмы (branch-and-bound, DP Held-Karp) работают до ~20-30 точек. Для больших N применяют эвристики: nearest neighbor, 2-opt/3-opt, Lin-Kernighan, генетические алгоритмы.

Как выбрать эвристику для TSP?+

До 50 точек хватает nearest neighbor + 2-opt (быстро, ошибка 5-15% от оптимума). Для 100-1000 точек - Lin-Kernighan или его открытая реализация LKH. Для 10 000+ - метаэвристики с географической декомпозицией.

Связанные термины

В той же отрасли

← все термины