The TSP is ubiquitous in science an

The TSP is ubiquitous in science and industry, being fundamental to such applied problems as
• routing of school buses to pick up children: time and money is saved if the bus
travels the minimum distance (Schrijver, 2003)

• home delivery of meals to elderly: meals remain hot and money is saved if the
shortest route is found (Schrijver, 2003)

• scheduling of machines to drill holes in a circuit board: in manufacturing pro- cesses, millions of drilling operations may be necessary. If the distance trav- eled by the robot drilling arm is minimized, production is made more efficient (Sangalli, 1992)
• analysis of the structure of crystals by X-ray diffraction: the necessary reposition- ings of the diffractometer are analogous to cities in a TSP. Minimizing the total repositioning movement makes analysis most efficient (Bland & Shallcross, 1987)
• storage and picking of stock in warehousing: how to select an optimal storage strategy so that subsequent retrieval of stock items is done with maximum effi- ciency (Dallari, Marchet, & Ruggeri, 2000)

Kết quả (Việt) 2:

TSP là phổ biến trong khoa học và công nghiệp, là cơ sở để các vấn đề ứng dụng như
• định tuyến xe buýt trường học để đón con: thời gian và tiền bạc được lưu nếu xe buýt
đi khoảng cách tối thiểu (Schrijver, 2003) • giao hàng tận nhà của các bữa ăn cho người già : các bữa ăn còn nóng và tiền bạc được lưu nếu các tuyến đường ngắn nhất được tìm thấy (Schrijver, 2003) • lịch trình của máy để khoan lỗ trong một bảng mạch: trong sản xuất các quá trình xuất, hàng triệu người hoạt động khoan dầu có thể cần thiết. Nếu khoảng cách trav- eled bằng cánh tay robot được khoan giảm thiểu, sản xuất được thực hiện hiệu quả hơn (Sangalli, 1992) • Phân tích cấu trúc của tinh thể bằng tia X nhiễu xạ: các ings reposition- cần thiết của nhiễu xạ này tương tự như các thành phố trong một TSP. Giảm thiểu tổng số phong trào tái định vị làm cho phân tích hiệu quả nhất (Bland & Shallcross, 1987) • Lưu trữ và chọn cổ phiếu trong kho: làm thế nào để lựa chọn một chiến lược lưu trữ tối ưu để thu hồi tiếp theo của các cổ phiếu được thực hiện với tính hiệu quả tối đa (Dallari, Marchet , & Ruggeri, 2000)