travelling salesman是什么意思，travelling salesman的意思翻译、用法、同义词、例句
常用词典
旅行推销员
例句
He is a travelling salesman.
他是一个巡回推销员。
Take the travelling salesman problem, for example.
比方说旅行推销员问题。
He used to be a travelling salesman, but now he has a desk job.
他曾经是个到处旅行的推销员，但是他现在坐办公桌了。
Thee bees are the first animals found to solve travelling salesman problems.
迄今为止，蜜蜂是唯一能够解决“旅行销售者问题”的动物。 ！
Till now, the best published result of Chinese-Travelling Salesman Problem is 15904km.
迄今为止，中国旅行商问题的最优解是15904公里。
同义词
|commercial traveler/drummer;旅行推销员
专业解析
旅行商问题（Travelling Salesman Problem, TSP）是组合优化和计算机科学中一个著名的NP难问题。其核心描述如下：
- 问题定义：给定一系列城市（通常称为“地点”或“节点”）以及每对城市之间的距离（或旅行成本、时间等），目标是找到一条访问每个城市恰好一次并最终返回起始城市的最短可能回路（Hamiltonian cycle）。这个回路的总长度（或总成本）必须最小化。
- 名称由来：其名称“旅行推销员问题”形象地来源于这样一个场景：一位推销员需要访问多个城市推销商品，他希望规划一条访问所有城市且总旅行距离最短的路线，最后返回起点以节省时间和成本。
- 数学本质：TSP可以被建模为一个图论问题。将城市视为图的顶点，城市间的路径视为边，距离视为边的权重。问题即是在一个完全加权图中寻找权重最小的Hamiltonian回路。
- 计算复杂性：TSP是NP难问题。这意味着随着城市数量n的增加，可能的路线数量（(n-1)! / 2 对于对称情况）会呈阶乘级爆炸式增长，使得在合理时间内精确求解大规模问题变得极其困难。
- 应用范围：尽管源于路径规划，TSP的应用已扩展到众多领域，包括：
- 物流与配送：优化车辆路线（VRP的基础）。
- 电路板制造：钻孔机或激光切割机路径规划。
- 基因组测序：DNA片段排序。
- 天文观测：望远镜观测多个目标的调度。
- 网络规划：数据包路由优化。
- 求解方法：针对TSP的求解策略包括：
- 精确算法：如分支定界法、动态规划（Held-Karp算法），适用于小规模实例。
- 启发式算法：如最近邻法、插入法，快速获得可行解（不一定最优）。
- 元启发式算法：如模拟退火、遗传算法、蚁群优化，试图在可接受时间内找到高质量近似解。
- 近似算法：如Christofides算法（保证解在最优解的1.5倍以内，满足三角不等式时）。
权威性参考来源：
- 美国国家标准与技术研究院 (NIST) 数学与计算科学词典：提供了TSP的标准定义和基本解释。
- 运筹学与管理科学研究所 (INFORMS)：作为运筹学领域的顶级专业组织，其出版物和资源广泛涵盖TSP的理论、算法及应用。
- 《算法导论》(Introduction to Algorithms, Cormen et al.)：经典教材中对TSP有详细论述，包括其NP完全性证明（决策问题版本）和近似算法。
- 《组合优化：算法与复杂性》(Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity, Papadimitriou & Steiglitz)：深入探讨了TSP的理论基础和各种求解技术。
旅行商问题是一个经典的组合优化难题，要求寻找访问一组给定地点并返回起点的最短回路。它不仅在理论计算机科学中具有重要地位，而且在物流、制造、生物信息学等众多实际领域有广泛应用。由于其计算复杂性，寻找最优解对于大规模问题非常困难，催生了大量高效启发式和近似算法的研究。
网络扩展资料
“Travelling salesman”（旅行推销员/旅行商）这一术语在不同语境下有不同含义，以下是详细解释：
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字面含义
指需要频繁出差、在不同地点推销商品的销售人员。这类职业常见于传统商业模式中，例如上门推销产品的业务员。
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数学与计算机科学中的经典问题
更重要的含义是旅行商问题（TSP, Traveling Salesman Problem），属于组合优化领域的NP-hard问题。其定义为：
给定一系列城市及每对城市间的距离，求解一条访问每个城市恰好一次并返回起点的最短回路。
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TSP的关键特性
- 计算复杂度：随着城市数量增加，可能的路径组合呈阶乘级增长（公式为 $frac{(n-1)!}{2}$，n为城市数），导致精确求解极其困难。
- 应用场景：物流路径规划、电路板钻孔路线设计、DNA测序等。
- 变种问题：包括允许重复访问的“开放TSP”、考虑方向差异的“非对称TSP”等。
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解决方法
- 精确算法：动态规划（如Held-Karp算法）适用于小规模问题。
- 启发式算法：蚁群优化、遗传算法等用于大规模近似求解。
- 实际应用：常结合机器学习与实时交通数据优化路径。
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历史背景
该问题最早由英国数学家Thomas Kirkman在19世纪提出，20世纪经美国兰德公司推广成为运筹学经典案例。
若需进一步了解具体算法实现或最新研究进展，可参考运筹学教材或计算机算法专著。
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