Beim Problem des Handlungsreisenden geht man davon aus, dass ein Handlungsreisender n viele Städte anfahren und anschließend wieder zur Startstadt zurückkehren möchte. Gesucht ist dann eine Route, welche die Reiseentferungen minimiert.

Da es für dieses Problem noch keine exakten, effizienten Algorithmen gibt, wurde die kürzeste Route hier mit einem heuristischen Optimierungsverfahren, dem so genannten Simulated Annealing, ermittelt. Dabei wird versucht, ausgehend von einer beliebigen Route, durch geeignete Abänderung zu einer kürzeren Lösung zu gelangen, wobei allerdings auch Verschlechterungen um bis zu einem bestimmten Toleranzwert akzeptiert werden. Dies wird solange durchgeführt, wobei der Toleranzwert kontinuierlich verringert wird, bis keine Abänderung mehr zu einer Verbesserung führt und somit ein Optimum gefunden ist.

Das Problem des Handlungsreisenden findet z.B. Anwendung in der Tourenplanung und Logistik.

The Travelling Salesman Algorithm is based on the assumption that a salesman would like to drive to n many cities and then returns to the starting city. A route is sought that minimizes the travel distance.

Since there are not yet any exact, efficient algorithms for this problem, here the shortest route was determined using a heuristic optimization procedure, the so-called simulated annealing. Starting from any route, it is tried to reach a shorter solution by suitable modification, in which also deteriorations up to a certain tolerance value are accepted. This is carried out until no further changes lead to an improvement, in which the tolerance value is continuously reduced and thus an optimum has been found.

The Travelling Salesman Algorithm is used for example in route planning and logistics.

Klicken Sie auf die Karte, um einen zu besuchenden Standort festzulegen. Starten Sie dann den Algorithmus, wenn Sie mind. 3 Standorte angelegt haben.

Click on the map to define a visited location. Then start the algorithm when you have created at least 3 locations.