Эффективное решение задачи коммивояжёра на случайно распределённых данных
Аннотация
В данном исследовании мы представляем метод и его реализации для задачи коммивояжёра применительно к матрицам с равномерным случайным распределением стоимостей путей. Метод представляет собой модификацию метода ветвей и границ с использованием специфических эвристик. Обсуждаются генерация данных и валидация, использованные в этом исследовании.
Математическое изучение решаемой задачи, вероятно, можно считать завершённым ещё в 1970-х годах; ещё раньше был описан подход к её решению в виде метода ветвей и границ. Цель данной статьи — описать такую эвристическую реализацию метода ветвей и границ, которая с вероятностью, близкой к единице, даёт оптимальное решение случайной задачи за приемлемое время. Случайными мы называем такие варианты задачи, в которых каждая ячейка матрицы коммивояжёра для конкретного экземпляра задачи представляет собой реализацию равномерно распределённой случайной величины. Важно отметить, что подходы к эвристическому решению случайного варианта существенно отличаются от подходов к геометрическим и псевдогеометрическим вариантам.
По нашему мнению, мы достигли поставленной цели: максимальное время получения решения для 100 случайных экземпляров задачи размерности 99 не превысило 2 минут, при этом точное решение находилось всегда; последнее было подтверждено тем, что метод ветвей и границ всегда доводился до завершения. В статье мы даём краткое описание использованных для этого эвристик, важнейшей из которых является построение так называемой последовательности правых подзадач.
Литература
D. L. Applegate, R. E. Bixby, V. Chvatal, and W. J. Cook, The Traveling Salesman Problem: A Computational Study. Princeton, NJ, USA: Princeton University Press, 2006.
G. Gutin and A. P. Punnen, Eds., The Traveling Salesman Problem and Its Variations. New York, NY, USA: Springer, 2006.
M. R. Garey and D. S. Johnson, Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness. New York, NY, USA: W. H. Freeman, 1979.
W. J. Cook, In Pursuit of the Traveling Salesman: Mathematics at the Limits of Computation. Princeton, NJ, USA: Princeton University Press, 2012.
B. Melnikov and E. Melnikova, “About the classical version of the branches and boundaries method,” Computer Tools in Education, no. 1, pp. 21–44, 2021. (In Russian.)
B. Melnikov, A. Radionov, A. Moseev, and E. Melnikova, “Some specific heuristics for situation clustering problems,” in Proc. ICSOFT 2006 – 1st Int. Conf. Software and Data Technologies, vol. 2, 2006, pp. 272–279.
B. F. Melnikov, E. A. Melnikova, S. V. Pivneva, V. A. Dudnikov, and E. V. Davydova, “Geometric and game approaches for some discrete optimization problems,” CEUR Workshop Proceedings, vol. 2212, pp. 312–321, 2018.
B. Melnikov and E. Melnikova, “Versions of the ‘onion husk’ algorithm in the pseudo-geometric traveling salesman problem with small variance,” Computer Tools in Education, no. 4, pp. 30–40, 2023.
B. Melnikov and D. Chaikovskii, “Pseudogeometric version of the traveling salesman problem, its application in quantum physics models and some heuristic algorithms for its solution,” in Springer Proceedings in Mathematics and Statistics, vol. 446, 2024, pp. 391–401.
Yu. Leonova, “Parallel implementation of the cycle merging algorithm for solving the traveling salesman problem,” 2025. [Online]. Available: https://github.com/YuliyaLeonova/CycleMergingAlgorithm.git
V. V. Burkhovetskiy and B. Ya. Shteynberg, “Exact and approximate solutions to the large-size traveling salesman problem,” Numerical Methods and Programming, vol. 25, no. 4, pp. 476–482, 2024. (In Russian.)
E. Balas and N. Christofides, “A restricted Lagrangean approach to the traveling salesman problem,” Math. Program., vol. 21, no. 1, pp. 19–46, 1981.
E. Gimadi and O. Tsidulko, “Asymptotically optimal algorithms for the prize-collecting traveling salesman problem on random inputs,” 2020.
Zh. Huang, Q. Zheng, E. Pasiliao, V. Boginski, and T. Zhang, “A cutting plane method for risk-constrained traveling salesman problem with random arc costs,” J. Global Optim., vol. 74, pp. 839–859, 2019.
B. Liu, “Traveling salesman comparison dataset,” 2025. [Online]. Available: https://github.com/szBowen/Traveling_Salesman_Comparison_Data_2025_7
M. Lagutin, Visual Mathematical Statistics. Moscow, Russia: Binom Ed., 2012. (In Russian.)
L. Wasserman, All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference. Berlin, Germany: Springer Science & Business Media, 2013.
S. Goodman and S. Hedetniemi, Introduction to the Design and Analysis of Algorithms. New York, NY, USA: McGraw-Hill, 1977.
Материал публикуется под лицензией:
