如何将旅行销售员问题（TSP）与Haversine距离列表一起使用？

Question

我有一个列表，列出了客户与其销售人员之间的距离，我想使用TSP算法来优化每个销售人员在给定日期的行进距离。用R或Python解决此问题的最佳方法是什么？

注意：我不需要通过任何地图来可视化它，我只需要以销售人员的位置开始和结束的每个客户之间的最短距离即可。

Answer 1

嗯，有很多策略可以用来解决此问题，例如（1）近似算法，（2）精确方法，以及（3）启发式/变论方法。请注意，只有使用精确的方法才能确保实现给定实例的最佳解决方案。 在每种策略方面，下面都有一些可能对您有帮助的链接：

1. 近似算法：对于度量TSP，有一种著名的近似算法，即当图形是度量时，称为Christofides algorithm。但是对于一般图形，除非P = NP，否则没有近似算法（您可以在第2节中查看此定理here的证明）；
2. 精确的方法：对于TSP，此策略通常将自身分为两类（但不限于）：dynamic programming和integer programming;
3. 启发式/元启发式方法：由于TSP有大量启发式方法和元启发式方法（您可以自己here进行检查），因此我将不对其进行详细介绍。

如您所见，我的答案非常开放，因为您的问题非常开放。因此，如果您想获得更精确的答案，则需要准确指定所需/需要的内容。