एक तरफ चुटकुले, मुझे एक रूटिंग समस्या है जो लगभग एक यात्रा विक्रेता समस्या (टीएसपी) है:
- प्रारंभिक बिंदु परिभाषित किया गया है
- अंत बिंदु प्रारंभिक बिंदु के साथ मेल खाता है
- प्रत्येक नोड का दौरा किया जाना है
- कुल लागत को कम किया जाना चाहिए
दो साल पहले मैंने सोचा था कि टीएसपी एक आदर्श मैच होगा, इसलिए मैंने tsp_solveकॉनकॉर्ड के माध्यम से कुछ सैंपल डेटा चलाए । सौभाग्य से, यह जल्दी से स्पष्ट हो गया था कि टीएसपी सबसे छोटा रास्ता वास्तविक सबसे छोटा रास्ता नहीं है , क्योंकि समस्या को आसान बना दिया जाता है, क्योंकि अनुचित तरीके से नोड्स को एक बार देखने की आवश्यकता होती है । यह चित्र गणना किए गए समाधान के अनुकूलन पर केवल एक-चरणीय मैनुअल प्रयास है और पहले से ही यह सबसे लंबे समय तक उपयोग किए गए किनारे की दूरी के बारे में बचाता है।
समस्या फिर से शुरू हो गई है, क्योंकि मैं मानचित्रण / निगरानी साइटों के सबसेट मार्गों के लिए इष्टतम मार्ग खोजने की कोशिश कर रहा हूं। स्थान और सड़क नेटवर्क डेटा दोनों बहुत सटीक और सटीक हैं, इसलिए इस तरह का एक व्यायाम समझ में आता है।
मैंने TSP के सामान्यीकरण को देखा है, लेकिन एक उपयुक्त एल्गोरिथ्म नहीं मिला है। न्यूनतम फैले पेड़ों की शाखाओं से लौटने का हिसाब नहीं है (यहाँ 1 समाधान की लागत 3 अधिक है)। जो मैं समझता हूं, सबसे छोटी पथ समस्या अंततः केवल दो नोड्स की परवाह करती है और इष्टतम पथ से बाहर रहने वालों को छोड़ दिया जाएगा। वाहन रूटिंग समस्या का एक विशेष मामला सबसे अच्छा लगता है, हालांकि मुझे नहीं पता कि यह गैर-प्रत्यक्ष रास्तों पर विचार करता है या नहीं।
मेरा प्रश्न: क्या इस तरह की समस्या (परिवार) के लिए कोई सुलझा हुआ नाम है? इसे हल करने के लिए आप किस एल्गोरिथम और टूल का उपयोग करेंगे?
मुझे यकीन है कि यह कम्प्यूटेशनल रूप से भारी होगा, लेकिन मैं सामान्य (अनंत संसाधनों) और व्यावहारिक उत्तर दोनों में रुचि रखता हूं।