多旅行商问题

资 源 简 介

多旅行商问题

详 情 说 明

多旅行商问题（MTSP）是经典TSP问题的扩展，适用于物流配送、无人机巡检等需要多代理协作的场景。遗传算法作为启发式优化方法，能有效处理这类NP难问题。以下是5种典型MTSP场景的解决思路：

固定旅行商数量的闭环路径 旅行商从不同仓库出发并返回原点，适合区域性物流分拣场景。算法需维护多个独立子路径，并通过交叉变异优化总成本。

动态旅行商数量的闭环路径 在物流需求波动时，算法自动计算最优配送员数量。需引入染色体编码的柔性长度机制，结合成本函数权衡人力与路径成本。

单一仓库的同起点闭环 如共享单车调度场景，所有车辆从总站出发并返回。可通过虚拟仓库技术转化为单旅行商问题，再按载具数量分割路径。

单一仓库的开环路径 适用于单程配送任务（如医疗物资运输）。算法需解除终点约束，修改适应度函数为最小化最长子路径，实现负载均衡。

起终点分离的协同配送 常见于跨城货运中转站场景。解决方案需在染色体编码中嵌入终点归属标记，并通过定向变异确保路径收敛到指定终点。

遗传算法的核心优化点在于设计兼顾路径长度均衡与总成本的适应度函数，同时采用精英保留策略避免早熟收敛。对于大规模问题，可结合k-means聚类进行区域预划分提升效率。