ここで、移動するセールスマン問題の解を表す循環リストがあります。このリストは最初は空です。トラベリングセールスマン構成的ヒューリスティック
ユーザーが都市に入ることを許可されていて、それが1つ1つの座標であれば、どの経験則を使ってを挿入することができますか？既に存在するツアーにそれらの座標が入りますか？
の例では、最近傍のヒューリスティックを使用しています。それは、最寄りのツアーで既に座標の後に新しい座標を挿入します。
その他のオプション（可能であれば疑似コード）は何ですか？
あなたはもちろん、あなたが言及してきたアイデアを一般化することができます
は、k番目の経路を計算することはO(|V|^k)であることをk'th_path(v) = minimum weight of a path including max{k,not_visited cities} cities
注意を定義
特殊なケース [このバウンドはないタイトです] ：
k=1の場合は、あなたが提案した。k=|V|の場合、最適な解を得ることができます[計算するには非常に膨大です]。ありがとう、amit !!これはちょうど私が探していた答えの種類です：コードなし、ヒューリスティックの説明。十分にあなたに感謝することはできません。 – Fatso
TSPは常に最も近い座標を検索するため、他のヒューリスティックはありません。少なくとも私は、座標を挿入して最も近い座標を知ることができるアルゴリズムを知らないが、良いツアーを見つけるのに十分なアルゴリズムがある。良いヒューリスティックは、例えばChristofidesアルゴリズムですが、それは真理宇宙でしか動作しませんが、ソリューションの保証が最適の3/2以内にあることを保証します。コーディングはあまり簡単ではありません。特に、edmond blossom vアルゴリズムは、専門家のスキルのためのものです。あなたの方法がまれな状況では非意味を与えることができるとあなたはどのように説明しますか？
First Fit、First Fit Decreasing、Best Fit、Best Fit Decreasing、Cheapest Insertionなど、さまざまなヒューリスティックを使用できます。 これらの構成ヒューリスティックは、ビンパッキングに通常適用されますが、TSPにも変換できます。 Documentation about those heuristics is here.
あなただけのこれらのすべては基本的にあなたが（ネクタイのわずかな変動に）最近傍ヒューリスティック呼んでいるものに戻すが、それは通常、どのような彼らではないことに注意して、一度に1つの割り当てられていないエンティティを挿入しているので最寄りの近隣に電話する。最寄りのネイバーは、常に行の最後に、未割り当てのすべてのエンティティーの最も近いネイバーを追加します。
ここで、本当に必要なのは、全体的なヒューリスティックを再起動する必要なしに、まともな解決策です。それは難しいです：repeated planning and real-time planning（とthis documentation）へようこそ。私は、リアルタイム計画を行うTSPと車両ルーティングのオープンソースの例について取り組んでいます。
宿題のようなにおい... – Stefan
私にコードを与える必要はありません。私がコードを要求する宿題だったら、私は何も必要ない。ちょうど私のアプリを最適化し、私のオプションが何であるかを見たいと思う。 – Fatso