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Il problema del commesso viaggiatore: applicazioni in differenti settori
Pubblicato il: 12/08/2025Il problema del commesso viaggiatore (in inglese, Traveling Salesperson Problem o TSP) è uno dei problemi più noti e studiati nell'ambito dell'ottimizzazione e dell'informatica. A prima vista, può sembrare una semplice sfida logistica, ma in realtà nasconde una complessità computazionale che ha tenuto occupati matematici e informatici per decenni.
La definizione del problema
Immaginate un venditore che deve visitare una serie di città, partendo dalla sua città di origine, visitandole tutte esattamente una volta e tornando infine al punto di partenza. L'obiettivo del venditore è trovare il percorso più breve possibile.
Formalmente, il problema può essere descritto così: dato un elenco di città e le distanze tra ciascuna coppia di esse, qual è l'itinerario più corto che visita ogni città e ritorna alla città di partenza?
A una prima occhiata, si potrebbe pensare che la soluzione sia semplice: basta calcolare la lunghezza di tutti i percorsi possibili e scegliere il più corto. Tuttavia, il numero di percorsi cresce in modo esponenziale man mano che il numero di città aumenta. Se si hanno 5 città, ci sono 12 percorsi possibili. Con 10 città, i percorsi salgono a oltre 181.000. Con 20 città, si superano i 121 trilioni. Per 50 città, il numero è così grande che un computer super potente impiegherebbe miliardi di anni per calcolarli tutti.
Un problema "NP-difficile"
Il TSP è un problema
NP-difficile. Senza entrare in dettagli tecnici complessi, questo termine significa che non esiste un algoritmo efficiente che possa garantire di trovare la soluzione ottimale (il percorso più breve in assoluto) in un tempo ragionevole man mano che le dimensioni del problema crescono. In altre parole, l'unico modo per essere sicuri di trovare la soluzione migliore è provare tutte le combinazioni possibili, un approccio che diventa impraticabile molto rapidamente.
Proprio per questa sua intrinseca difficoltà, il TSP è diventato un banco di prova per lo sviluppo di algoritmi di ottimizzazione, specialmente quelli che non mirano a trovare la soluzione perfetta, ma piuttosto una soluzione "sufficientemente buona" in un tempo accettabile.
Soluzioni e algoritmi
Poiché la soluzione esatta è irraggiungibile per problemi di grandi dimensioni, la ricerca si è concentrata su due tipi di approcci:
Algoritmi esatti: Hanno lo scopo di trovare la soluzione ottima. Funzionano bene per un numero limitato di città, ma diventano troppo lenti al crescere del problema. Ne sono un esempio la programmazione dinamica e l'algoritmo di branch and bound.
Algoritmi euristici: Questi algoritmi cercano di trovare una buona soluzione, anche se non la migliore, in un tempo ragionevole. Sono molto più veloci e vengono usati nella maggior parte delle applicazioni pratiche. Esempi famosi sono gli algoritmi genetici, le reti neurali artificiali e le simulazioni di ricottura (simulated annealing).
Un semplice algoritmo euristico è l'algoritmo del vicino più prossimo. Si parte da una città casuale e si passa alla città più vicina non ancora visitata, ripetendo il processo fino a quando tutte le città sono state visitate. Questo metodo è molto veloce, ma spesso produce un percorso che è significativamente più lungo rispetto a quello ottimale.
Applicazioni pratiche
Il problema del commesso viaggiatore non è solo un esercizio teorico per matematici. Le sue applicazioni sono innumerevoli e si estendono a vari settori:
Logistica e trasporti: Ottimizzazione delle rotte di consegna per corrieri, camion e aerei. Ridurre il percorso totale significa risparmiare carburante e tempo.
Produzione industriale: Ottimizzazione del percorso di un braccio robotico che deve eseguire operazioni su più punti di una scheda elettronica.
Pianificazione di tour: Creazione di itinerari per turisti che vogliono visitare più luoghi in una città, minimizzando gli spostamenti.
Progettazione di circuiti stampati: Posizionamento dei componenti in modo da ridurre la lunghezza delle connessioni.
Il problema del commesso viaggiatore continua a essere un'area di ricerca attiva, non solo per la sua natura complessa, ma anche per la sua enorme rilevanza pratica. La sfida di trovare un percorso "abbastanza buono" in un tempo ragionevole è una di quelle sfide che continuano a spingere in avanti i confini dell'informatica e dell'ottimizzazione.
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