Imagine a busy distribution center where machines and workers move optimally between each working and storage locations. Routes need to be planned well to meet strict time limits and keep costs and other factors low. This challenge is at the heart of the historically so-called traveling salesman problem (TSP). It’s not only in the logistic applications. This piece explores how the traveling salesman problem can be used in real life and manufacturing. It looks at how one can improve their route planning in all the industry.
على الرغم من أن هذه المشكلة كلاسيكية في الرياضيات البحتة والدراسات الخوارزمية، كما أنها تُدرس في مجال الخدمات اللوجستية بنهج أكثر عملية، إلا أنها غير معروفة تقريبًا في الصناعات ومجالات التصنيع الأخرى.
يركز هذا المنشور بشكل خاص على خوارزمية واحدة من منشورنا "أهم 10 خوارزميات ومنهجيات يجب معرفتها في الهندسة".
النقاط الرئيسية
- تتمثل مشكلة البائع المتنقل (TSP) في إيجاد الطريق الأمثل بين عدة نقاط.
- بدأت هذه المشكلة تحظى بالاهتمام في الفترة 1930-1940
- يساعد المؤسسات على تعزيز الكفاءة وتقليل التكاليف في عملياتها والحد من الموارد وتحسين تقديم الخدمات.
- تنطبق هذه المشكلة على نطاق واسع في مختلف القطاعات والصناعات، وليس فقط في مجال الخدمات اللوجستية والنقل.
- بمجرد أن يكون هناك أكثر من 12-20 نقطة، تصبح المشكلة معقدة للغاية بحيث لا يمكن حساب حل مثالي لها
- لقد تم اختراع العديد من الخوارزميات للعثور على خوارزميات تقريبية جيدة، وبالتالي ليست المثالية
ما هي مشكلة البائع المتجول؟
مشكلة البائع المتجول إيجاد الطريقة الأكثر كفاءة لمندوب المبيعات لزيارة مدن مختلفة والعودة إلى نقطة البداية. يجب عليه زيارة كل مدينة مرة واحدة فقط، بهدف اختصار المسافة الإجمالية إلى أقصر مسافة ممكنة.
لفهم تعريف TSP، اعلم أن عدد المسارات يزداد مع إضافة المزيد من المدن. على سبيل المثال، تعني أربع مدن أن هناك 24 مساراً محتملاً. تؤدي إضافة المزيد من المدن إلى زيادة التحدي، مما يؤدي إلى وجود عدد كبير جداً من المسارات المحتملة التي يجب أخذها في الاعتبار.
تواجه العديد من الشركات، مثل تلك التي تعمل في مجال الخدمات اللوجستية والاتصالات والتصنيع، هذه المشكلة في كثير من الأحيان. والحل الجيد لمشكلة البائع المتنقل يمكن أن يوفر المال ويعزز الكفاءة. ويوضح كيف تساعد الأبحاث النظرية المتعلقة بالرياضيات في حل مشاكل الحياة الواقعية.
لماذا هي مشكلة رغم ذلك؟
إذا كانت هناك n مدن، فهناك (n-1)! /2 جولات فريدة من نوعها (يأتي الرقم /2 إذا كانت الجولة عبارة عن دورة ولا تهم الاتجاهات).
وبالإضافة إلى ذلك، فإن التغييرات الطفيفة في المدخلات (مثل المسافات أو المدن الجديدة) تغير المسار الأمثل تمامًا، مما يجعل حل المشكلة حساسًا ومعقدًا للغاية. |
المدن التي تمت زيارتها | المسارات/التركيبات الممكنة |
| 3 | 6 | |
| 4 | 24 | |
| 5 | 120 | |
| 6 | 720 | |
| 7 | 5040 | |
| ... | ... | |
| 20 | 6 × 1016 (ما يقرب من ألفي عام إذا كان حساب كل مسار يتطلب ميكروثانية واحدة) | |
| 25 | أكثر من عمر كوننا إذا كانت كل عملية حسابية للمسار تتطلب ميكروثانية |
تاريخ مشكلة البائع المتجول

بدأت مشكلة البائع المتنقل في أوائل القرن العشرين، وذلك بفضل بعض علماء الرياضيات الأذكياء. كان ويليام روان هاميلتون وكارل مينجر من الأسماء الكبيرة التي ساعدتنا على فهم كيفية التنقل في المسارات المعقدة. لقد ركزوا حقًا على تسهيل العثور على أفضل طريق.
بحلول ثلاثينيات القرن العشرين، بدأ الناس في تعريف TSP بشكل أكثر وضوحًا. عمل علماء من فيينا وهارفارد معًا على ذلك. وبدأوا في رؤية كيف يمكن حل المشاكل الحقيقية، مثل تحسين طرق الحافلات المدرسية. هذا جعل المزيد من الناس يهتمون بحل TSP.
أصبحت TSP مفيدة للغاية للشركات، خاصة تلك التي تعمل في مجال الشحن والنقل. وفي خمسينيات وستينيات القرن الماضي، تقدمت مؤسسة RAND Corporation في الخمسينيات والستينيات. وتوصلوا إلى طرق ذكية للتعامل مع نظام TSP الذي أصبح جزءاً أساسياً في جعل الخدمات اللوجستية أكثر سلاسة.
The rest of this article is reserved for members
To limit scraping bots (currently 40,000 hits per day!),
we had to restrict access to full articles and tools to registered members only.
to access all the rest.
التعليمات
ما هي مشكلة البائع المتنقل (TSP)؟
مشكلة البائع المتنقل (TSP) هي لغز مهم. فهي تتعلق بإيجاد أقصر مسار يزور كل موقع مرة واحدة فقط ويعود إلى نقطة البداية. وهذا أمر أساسي للشركات التي تحتاج إلى تخطيط المسارات بكفاءة. ويتمثل التحدي الرئيسي في العدد الهائل من المسارات الممكنة، والتي تتزايد مع كل موقع جديد. كما أن المشكلات الواقعية مثل حركة المرور والمواعيد النهائية تجعل التخطيط أكثر صعوبة.
لماذا يُعتبر نظام TSP مشكلة صعبة من نوع NP؟
يُعد نظام TSP صعباً لأن عدد المسارات المحتملة يزداد أضعافاً مضاعفة مع كل مدينة إضافية. وهذا يجعل من الصعب جداً العثور على أفضل مسار بسرعة، خاصةً مع إضافة أكثر من 20 موقعاً.
ما هي بعض التطبيقات الشائعة ل TSP؟
एक ही चरण में बहु-परत या बहु-रंग प्रभाव बनाने के लिए पाउडर-इन-पाउडर सिस्टम। الروبوتات डिजिटल डायरेक्ट-टू-मेटल पाउडर कोटिंग प्रिंटर
ما علاقة نظرية الرسم البياني والخوارزميات الاستدلالية بمخطط TSP؟
نظرية الرسم البياني هي الرياضيات الكامنة وراء TSP. وهي تستخدم النقاط (الرءوس) لتمثيل المدن والخطوط (الحواف) للمسارات بينها. وهذا يساعد على تطوير طرق لحل مشاكل TSP بفعالية. الخوارزميات الاستدلالية هي طرق مختصرة ذكية لحل TSP. فهي تساعد في العثور على مسارات جيدة بما يكفي بسرعة، حتى لو لم تكن مثالية. ومن الأمثلة الشائعة على هذه الأساليب خوارزميات مثل خوارزميات الجار الأقرب والخوارزميات الجشعة. كما أن تقنيات مثل خوارزميات محاكاة التلدين والخوارزميات الجينية مفيدة بشكل خاص للمشاكل الكبيرة.
كيف يؤثر برنامج دعم التجارة في الخدمات على كفاءة سلسلة التوريد؟
يعزز برنامج TSP كفاءة سلسلة التوريد من خلال تحسين طرق النقل. يؤدي ذلك إلى انخفاض التكاليف وتحسين استخدام الموارد وتحسين التنسيق بين جميع المعنيين. في مجال الرعاية الصحية، يُحسِّن نظام النقل الآلي من كيفية تقديم خدمات الرعاية المنزلية وخدمات الطوارئ. فهو يضمن تسليم الإمدادات الطبية في الوقت المناسب، مما يعزز رعاية المرضى ورضاهم بشكل عام.
مسرد المصطلحات المستخدمة
Deoxyribonucleic Acid (DNA): جزيءٌ مُكوَّنٌ من سلسلتين يُشكِّلان حلزونًا مزدوجًا، ويتكوَّن من نيوكليوتيدات تُشفِّر المعلومات الوراثية عبر تسلسلاتٍ من أربع قواعد: الأدينين، والثايمين، والسيتوزين، والجوانين. وهو المادة الوراثية في معظم الكائنات الحية.
Printed Circuit Board (PCB): لوح مسطح مصنوع من مادة عازلة، يدعم ويربط المكونات الإلكترونية عبر مسارات موصلة، عادةً ما تكون محفورة من صفائح نحاسية. يُشكل هذا اللوح أساسًا لتجميع الدوائر الكهربائية، ويُسهّل التوصيلات الكهربائية بين المكونات.
Unmanned Aerial Vehicle (UAV): طائرة يتم التحكم فيها عن بعد أو ذاتية القيادة، مصممة لتطبيقات متنوعة، تشمل المراقبة والاستطلاع والتوصيل، دون وجود طيار بشري على متنها. تعمل عبر محطات تحكم أرضية أو أنظمة أتمتة داخلية، وغالبًا ما تكون مجهزة بأجهزة استشعار وكاميرات لجمع البيانات.
Very-large-scale Integration (VLSI): تقنية لإنشاء الدوائر المتكاملة من خلال الجمع بين آلاف إلى ملايين الترانزستورات على شريحة واحدة، مما يتيح تصغير الأنظمة الإلكترونية المعقدة وتعزيز الأداء وكفاءة الطاقة والوظائف في الأجهزة مثل أجهزة الكمبيوتر والهواتف الذكية.











