《巡回セールスマン問題》

【じゅんかいせーるすまんもんだい (traveling salesman problem}) 】

　点集合 $V$，枝集合 $E$ から構成されるグラフ $G=(V,E)$, 枝 $(i,j) \in E$ 上の距離 $d_{ij}$ が与えられたとき，点集合 $V$ のすべての点をちょうど1回ずつ経由する巡回路（ハミルトン閉路）で，枝の距離の合計を最小にするものを求める問題を巡回セールスマン問題 (traveling salesman problem) （行商人問題）とよぶ．

　特に，距離の対称性（$d_{ij}=d_{ji}$）を満たすものを対称巡回セールスマン問題，3角不等式（$d_{ij} \leq d_{ik} + d_{kj}$）を満たすものを3角不等式を満たす巡回セールスマン問題，点集合が $d$ 次元超立方体 $[0,1]^d$ 内に分布しており，$2$ 点間の距離が点間のユークリッド距離で定義されたものをユークリッド巡回セールスマン問題 (Euclidean (Euclidian) traveling salesman problem) とよぶ．

　巡回セールスマン問題に対する応用は，数百点を扱う基盤配線，運搬経路計画，スケジューリング，数万点を扱う基盤穿孔，X線結晶構造解析 (タンパク質の構造解析)，数百万点を扱うVLSI設計など，さまざまである．また，次世代のVLSI設計においては，数千万点の問題を解く必要があると言われている．

　巡回セールスマン問題は，NP困難 (NP-hard) であり, 多項式時間の厳密解法が絶望視されているばかりでなく，近似比が 一定値$\alpha (<\infty)$ で抑えられる多項式時間の近似解法さえ${\rm P} \neq {\rm NP}$ のもとでは存在しないことが示されている．

　3角不等式を満たす対称巡回セールスマン問題に対しては，近似比が $3/2$ 以下の保証をもつ多項式時間の近似解法が知られている．また，$d$ を定数としたときの $d$ 次元ユークリッド巡回セールスマン問題に対しては，固定された $\epsilon >0$ を与えたときに，近似比が $1+\epsilon$ 以下に抑えられる多項式時間の近似解法（近似スキーム）が存在する．

　実用的な近似解法としては，最近近傍法 (nearest neighbor method) やセービング法 (saving method) によって構築された巡回路をk-opt法 {{$k$}-opt法}($k$-opt)で改善する方法が一般的である．厳密解法としては，巡回セールスマン問題の多面体構造（TSP多面体(TSP polytope)）を利用した分枝カット法 (branch and cut method) が有効であり，実務的な大規模問題の求解に成功している．

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参考文献

[1] 山本芳嗣, 久保幹雄,『巡回セールスマン問題への招待』, 朝倉書店，1997.