维基百科说：
旅行商问题即使在最纯粹的表述中也有多种应用，例如规划、物流和微芯片的制造。
我想了解更多关于 TSP 在不同领域的使用情况。不幸的是，搜索产生了很多关于陈述问题并试图仅以理论方式解决问题的结果。
我也发现了这个：
在广义旅行商问题 (GTSP) 中，目标是确定成本最低的哈密顿回路或通过几个顶点集群的循环。结果表明，可以将各种组合优化问题建模为 GTSP。这些问题包括位置选路问题、物流系统设计、邮箱收集、随机车辆选路和弧线选路。
但同样，它太笼统了。
您知道哪些实际使用旅行商问题及其解决方案的例子？
如果存在更好的 TSP 解决方案，还有什么可以做得更好？
一世。印刷电路板钻孔 TSP 的直接应用是印刷电路板 (PCB) 的钻孔问题。为了将一层上的导体与另一层上的导体连接起来，或者定位集成电路的引脚，必须在板上钻孔。这些孔可以具有不同的尺寸。为了连续钻两个不同直径的孔，机器的头部必须移动到工具箱并更换钻孔设备。这是相当耗时的。因此，很明显，一个人必须选择某个直径，钻所有相同直径的孔，更换钻头，钻下一个直径的孔，等等。因此，这个钻孔问题可以看作是一系列 TSP，每个孔径，“城市”在哪里 是初始位置和可以用同一个钻头钻出的所有孔的集合。两个城市之间的“距离”由钻头从一个位置移动到另一个位置所需的时间给出。目的是尽量减少机头的行程时间。
ii. 大修燃气涡轮发动机 据报道，此应用程序在飞机的燃气涡轮发动机必须大修时发生。为了保证均匀的气流通过涡轮机，在每个涡轮机级都设有喷嘴导向叶片组件。这种组件基本上由固定在其圆周上的多个喷嘴导向叶片组成。所有这些叶片都有各自的特性，正确放置叶片会带来微不足道的好处（减少振动、提高流动均匀性、降低燃料消耗）。以最佳方式放置叶片的问题可以建模为具有特殊目标函数的 TSP。
iii. X 射线晶体学分析晶体结构是 TSP 的一个重要应用。这里使用 X 射线衍射仪来获取有关晶体材料结构的信息。为此，探测器从不同位置测量晶体的 X 射线反射强度。虽然测量本身可以很快完成，但定位时间有相当大的开销，因为某些实验必须实现多达数十万个位置。在我们提到的两个示例中，定位涉及移动四个电机。从一个位置移动到另一个位置所需的时间可以非常准确地计算出来。实验结果不取决于在各个位置进行测量的顺序。然而，实验所需的总时间取决于顺序。因此，问题在于找到一个最小化总定位时间的序列。这导致了旅行商问题。
iv. 电脑接线 有报道称在电脑板上连接元件的一种特殊情况。模块位于计算机板上，并且必须连接给定的引脚子集。与需要 Steiner 树连接的通常情况相比，这里的要求是每个引脚上连接的电线不超过两根。因此，我们遇到了寻找具有未指定起点和终点的最短哈密顿路径的问题。所谓的测试总线布线也会出现类似的情况。为了测试制造的电路板，必须实现一个连接，该连接在某个指定点进入电路板，贯穿所有模块，并在某个指定点终止。对于每个模块，我们还为此测试接线指定了一个进出点。
v. 仓库中的拣货问题 这个问题与仓库中的物料搬运有关。假设在仓库中收到了针对仓库中存储的某个项目子集的订单。某些车辆必须收集此订单的所有物品才能将它们运送给客户。与TSP的关系立即可见。项目的存储位置对应于图的节点。两个节点之间的距离由车辆从一个位置移动到另一个位置所需的时间给出。现在可以通过 TSP 来解决为车辆找到最短取车时间的最短路线的问题。在特殊情况下，这个问题可以很容易地解决，vi。车辆路线 假设在一个城市中，n 个邮箱必须在某个时间段内每天清空，比如 1 小时。问题是找到最少数量的卡车来执行此操作，以及使用此数量的卡车进行收集的最短时间。再举一个例子，假设 n 个客户需要一定数量的某些商品，而供应商必须用卡车车队满足所有需求。问题是要找到卡车的客户分配和每辆卡车的交货时间表，以便不超过每辆卡车的容量，并使总行驶距离最小化。这两个问题的几种变体，其中时间和容量限制相结合，在许多实际应用中很常见。如果没有时间和容量限制并且卡车的数量是固定的（比如 m ），这个问题可以作为 TSP 解决。在这种情况下，我们得到一个 m -salesmen 问题。尽管如此，
七。PCB 生产中的掩模绘图 对于印刷电路板的每一层以及集成半导体器件层的生产，都必须生产照相掩模。在我们的印刷电路板案例中，这是通过机械绘图设备完成的。绘图仪在光敏涂层玻璃板上移动镜头。快门可以打开或关闭以暴露板的特定部分。有不同的孔径可用于在板上生成不同的结构。必须考虑两种类型的结构。通过将关闭的快门移动到线条的一个端点，然后打开快门并将其移动到线条的另一端点，将线条暴露在板上。然后快门关闭。通过移动（使用适当的光圈）到那个点的位置，然后打开快门只是为了做一个短暂的闪光，然后再关闭它，就会产生一个点型结构。绘图机控制问题的精确建模导致了一个比 TSP 更复杂的问题，也比农村邮递员问题更复杂。
I imagine some interesting things could be done if better solutions to the TSP existed, depending on what "better" means. If better means more efficient, problems with dynamic graphs could be solved quicker. A mega-dollars defense application right now would be efficient packet traversal of airborne networks. T imagine some interesting networking protocols could also be created. This might also have applications in foreign exchange trading.