TSP Route Planning
巡回セールスマン問題を、実務の道具にする
複数の訪問先を最短で回る順番を求める問題は、巡回セールスマン問題（TSP）として知られています。厳密に解くのは難しい問題ですが、実務では十分に使える近似解が短時間で得られます。
対象: ルート設計を担当する方、配車計画、業務改善、システム選定
Pain Points
手作業での順番決めが抱える限界
- ! 訪問先が増えると組み合わせが爆発的に増える
- ! 担当者の経験に依存し、精度がばらつく
- ! 道路距離ではなく直線距離で判断してしまう
- ! 滞在時間や希望到着時刻を考慮しきれない
Solution
実務で成立させる考え方
- ✓ 厳密な最適解ではなく、実用上十分な近似解を短時間で求める
- ✓ 直線距離ではなく実際の移動時間で順番を評価する
- ✓ 滞在時間と希望到着時刻を制約として扱う
- ✓ 出発地と終着地を指定し、現実の業務条件に合わせる
Workflow
ぐるーとでの扱い
訪問先と条件を入力
住所に加えて、出発地・滞在時間・希望到着時刻を指定します。
訪問順を計算
移動時間を評価しながら、実用的な順番を短時間で求めます。
結果を業務に落とす
到着予定時刻を確認し、区間ごとにナビへ引き継いで実行します。
Why It Works
厳密解を求めない理由
ぐるーとは、ナビそのものより前の「訪問順を決める」「保存する」「記録する」工程を短くするためのアプリです。
訪問先が増えると厳密解の計算量は現実的でなくなります
実務では数分の差より、すぐ結果が出ることの価値が上回ります
道路状況や滞在時間の変動があるため、過度な精緻化は意味を持ちにくいです
FAQ
よくある質問
巡回セールスマン問題とは何ですか？
複数の地点をすべて1回ずつ訪問して出発地に戻る、最短の順路を求める問題です。地点数が増えると組み合わせが急激に増え、すべてを調べて最短を選ぶ方法は現実的でなくなります。
厳密な最適解でなくても問題ありませんか？
多くの業務では問題ありません。実際の移動時間は交通状況で変動し、滞在時間にも幅があります。数パーセントの差を追うより、条件変更のたびにすぐ計算し直せることの方が実務では有用です。
出発地と戻る場所を指定できますか？
出発地を指定できます。業務の実態に合わせて、回り方の起点を固定した計算が可能です。
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