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旅行商问题（TSP）：数模优化题里"最简单的难题"

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发表于 2026-8-23 17:33 |只看该作者 |正序浏览

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from itertools import permutations; V4 F6 R. l \
import math
. N6 z\" h3 N! h* W
) e: S. N4 X& S3 H
def tsp_brute(dist):
/ f: u) b3 E( a$ z3 R: }0 e1 O
"""dist: n×n 距离矩阵，返回 (最短长度, 最优回路)"""
5 p) M0 L. i* Z- K5 D% g7 j
n = len(dist)7 w5 l7 j( A) d2 A8 N\" `% S* }* D
best_len, best_tour = math.inf, None
& a) T* b2 k5 a3 H\" t9 g$ u1 k9 B
for perm in permutations(range(1, n)): # 固定起点 0( U+ V/ j\" g6 B8 N7 _, k2 b4 M
tour = [0] + list(perm)
) a) g& S& k+ d1 T+ V1 R1 y0 n
L = sum(dist[tour[i]][tour[i+1]] for i in range(n-1)) + dist[tour[-1]][0]
9 X. I! F4 \' f( g7 T3 F
if L < best_len:
: f. d! `2 e* k
best_len, best_tour = L, tour
\" Y( X9 x0 s1 O& u1 r! a
return best_len, best_tour1 F, V% w1 K1 b [
3 {: r5 O1 m- c' e7 Q( z
# ---------- 2-opt 局部搜索（中大规模） ----------
; L\" f4 I$ O9 B; W. I
def tsp_2opt(dist, max_iter=1000):
- c. r; N$ t8 ?6 c6 M, F9 d* w, A
n = len(dist)
4 |- `/ ?* ~: h# M5 q2 P
tour = list(range(n)) # 初始：自然顺序9 U3 J! c8 P6 u0 L
improved = True3 R' C+ a/ c. T3 M\" p# x8 l: L
while improved and max_iter > 0:
- @& j7 [9 P7 f
improved = False
) M- C' J) y* j9 j2 z
for i in range(1, n-2):6 m0 V# X# E+ z- y& @% s3 h
for k in range(i+1, n):
. H, |* j: E- {, p% L: H6 Y
# 翻转 tour[i:k+1]
7 h2 Z+ B& i$ f! B\" O* ^. z% H# K
new_tour = tour[:i] + tour[i:k+1][::-1] + tour[k+1:]- H/ R* n1 Z% v: d
cur = sum(dist[tour[j]][tour[j+1]] for j in range(n-1)) + dist[tour[-1]][tour[0]]\" O: h9 h. Q0 v( |& e
new = sum(dist[new_tour[j]][new_tour[j+1]] for j in range(n-1)) + dist[new_tour[-1]][new_tour[0]]+ {! E+ ^% Z2 {7 {0 s
if new < cur:' g# D\" X$ ~, M7 F. y! e
tour, improved = new_tour, True
$ x3 V- |+ X6 w/ T2 ]
max_iter -= 16 y) v9 Y+ U! x, ^! X0 n8 J
L = sum(dist[tour[j]][tour[j+1]] for j in range(n-1)) + dist[tour[-1]][tour[0]]- m6 H8 O* ?0 ?2 q
return L, tour# w' ]# B* e# c; t' r& ]% t9 ~
. e# t; n9 k4 Z1 y( u4 V
# ---------- 测试：4 城市 ----------
\" Z' e8 z( n! \* l
dist = [
( @/ [ u* d* @4 B: |5 d: K+ \
[0, 10, 15, 20],
8 v8 U m) @/ x, ~8 d) M
[10, 0, 35, 25],
1 g' f+ _* D, ]# W7 l. {$ N
[15, 35, 0, 30],- @7 w2 ^( w& ? \! Q8 G6 w
[20, 25, 30, 0]
, t/ R) ~5 N; H T
]
: d8 t M$ M6 P6 R; k
print("暴力 DFS:", tsp_brute(dist)) # 最短长度 80，回路 0→1→3→2→0
4 `, R6 ~1 @- K* O% i) E1 p
print("2-opt :", tsp_2opt(dist))

复制代码

7.2 运行结果

暴力 DFS: (80, [0, 1, 3, 2])1 f# u3 K% t* N/ O: X6 j7 x+ _! ]; J$ R
2-opt : (95, [0, 1, 2, 3])

复制代码

观察：暴力 DFS 保证全局最优（时可行）。2-opt 从自然顺序出发卡在局部最优 95，未能到达最优解 80——这正是 2-opt 的经典陷阱：单次运行可能陷入局部最优。竞赛中应多次随机重启或结合其他启发式（如先用最近邻初始化再 2-opt）。这也是为什么论文里必须报告"与精确解的 gap"，而不是只报一个数字。

8. 竞赛真题映射

年份

CUMCM 题目方向

TSP 变体

1998B灾情巡视路线巡检 TSP（带时间窗 / 部分覆盖）
2001C公交车线路设计路径规划 + 容量约束（VRP 变体）
2008B啤酒运输问题配送路径优化
2011A高速公路收费站路网遍历 + 费用优化
2015A太阳能小屋设备布点 + 巡检路径
2017B煤炭产量预测无关（数据题）
2020A炉温曲线无关（拟合题）
近年物流配送 / 应急巡检 / 传感器网络TSP / VRP / 覆盖路径

核心规律：只要赛题出现"一条路走遍多个地点"，TSP 或其变体（VRP、TSP with Time Windows、多车 TSP）就是最自然的建模原型。先用 TSP 建原型，再根据约束升级为 VRP，是数模竞赛的成熟套路。

9. 常见误区与赛场自查

#

误区

正解

1"TSP 可以用贪心算法精确求解"贪心（最近邻）不保证最优，存在反例
2"2-opt 一定得到全局最优"2-opt 是局部搜索，可能陷入局部最优
3"TSP 和指派问题等价"TSP 要求单一回路，指派问题允许子回路
4"子回路消除约束可以一次性写完"数量  级别，实际用逐步加入（lazy constraint）
5"DP 复杂度 "准确是，每状态需  转移
6"所有 TSP 都有常数近似比"仅度量 TSP（三角不等式）有 Christofides  近似
7"对称 TSP 和非对称 TSP 一样"对称：种回路；非对称：种

赛场自查清单：

我确认了距离矩阵是否对称、是否满足三角不等式（影响算法选择）。
我估计了可行解数量，判断暴力 / B&B / 启发式的适用性。
若用 B&B：下界函数是否安全（不高于最优值）且紧？
若用 2-opt：是否报告了与精确解的偏差（小规模对比）？
若用 Christofides：是否验证了三角不等式成立？
论文中是否报告了运行时间与最优性差距（gap）？
是否对结果做了敏感性分析（距离矩阵微调时回路是否稳定）？
是否给出了子回路消除的处理方式（lazy constraint 或逐步加入）？7 |6 t# `, m" ]1 z" }; _6 _/ N. V

10. 参考文献

[1] Dantzig, G. B., Fulkerson, D. R., & Johnson, S. M. (1954). Solution of a Large-Scale Traveling-Salesman Problem. Operations Research, 2(4), 393–410. DOI: 10.1287/opre.2.4.393. https://doi.org/10.1287/opre.2.4.393

[2] Held, M., & Karp, R. M. (1961). A dynamic programming approach to sequencing problems. Proceedings of the 1961 16th ACM National Meeting, pp. 71.201–71.204. DOI: 10.1145/800029.808532. https://doi.org/10.1145/800029.808532

[3] Held, M., & Karp, R. M. (1962). The traveling-salesman problem and minimum spanning trees: Part II. Operations Research, 18(6), 1138–1162. DOI: 10.1287/opre.18.6.1138.

[4] Lawler, E. L., Lenstra, J. K., Rinnooy Kan, A. H. G., & Shmoys, D. B. (Eds.) (1985). The Traveling Salesman Problem: A Guided Tour of Combinatorial Optimization. Wiley-Interscience Series in Discrete Mathematics, Vol. 12. Chichester: John Wiley & Sons. ISBN 978-0-471-90413-7.

[5] Applegate, D. L., Bixby, R. E., Chvátal, V., & Cook, W. J. (2011). The Traveling Salesman Problem: A Computational Study. Princeton Series in Applied Mathematics. Princeton, NJ: Princeton University Press. ISBN 978-0-691-12993-8 (print), 978-1-400-84110-3 (ebook). https://press.princeton.edu/books/ebook/9781400841103/the-traveling-salesman-problem-pdf

[6] Cook, W. (2012). In Pursuit of the Traveling Salesman: Mathematics at the Limits of Computation. Princeton, NJ: Princeton University Press. ISBN 978-0-691-16352-9.

[7] 姜启源, 谢金星, 叶俊. 数学模型. 5版. 北京: 高等教育出版社, 2018. ISBN 978-7-04-049222-4.

[8] 司守奎, 孙玺菁. 数学建模算法与应用. 3版. 北京: 国防工业出版社, 2021. ISBN 978-7-118-12278-7.

[9] 胡运权, 主编. 运筹学教程. 5版. 北京: 清华大学出版社, 2018. ISBN 978-7-302-48125-6. https://www.tup.tsinghua.edu.cn/wap/tsxqy.aspx?id=07656604

给参赛学生的一句话：TSP 是数模优化题里"最简单的难题"——问题描述一句话，求解却需要一整套组合优化工具箱。小规模用 B&B/DP 保证最优，大规模用 2-opt 给出好解并报告 gap，这是评委最认可的"务实"策略。记住：能证明最优的解，比看似漂亮但无保证的解更有说服力。