本研究探讨了运用分支定界算法优化旅行商(TSP)问题的方法，通过构建有效剪枝策略来减少搜索空间，旨在提高求解效率和准确性。
支限界法（又称剪枝限界法或分支定界法）与回溯法类似，是一种在问题的解空间树上搜索解决方案的方法。两者的主要区别在于：① 回溯法则仅通过约束条件来排除非可行解；而支限界法则除了使用约束条件外，还利用目标函数进行界限设定以减少无效搜索过程，并舍弃一些不包含最优解的可能性较大的可行解。② 在探索解空间树时采用不同的策略。回溯法采取深度优先的方式遍历整个解空间树；相比之下，分支限界法则通过广度优先或基于最小耗费的原则来选择下一个结点进行扩展。
支限界法的搜索机制是这样的：首先在当前节点处生成所有子节点（即“分枝”），然后从活节点列表中选取下一扩展目标。为了提高效率，在每个活节点位置计算一个评估值，并依据这些数值，优先挑选最有潜力成为最优解路径中的下一个结点进行进一步探索。
基于选择下一次扩展的策略不同，支限界法可以分为两种主要类型：① 队列式（FIFO）分支限界法。此方法将活节点列表组织成队列形式，并按照“先进先出”的原则确定下一个要处理的目标结点；② 优先级队列式分支限界法则根据一个预设的评估函数值来排列活节点，再从中选择具有最高优先权的一个作为下一步扩展的对象。
影响支限界法效率的关键因素包括：首先，由C(x)决定的优先级顺序是否能确保在最短的时间内找到最优解；其次，界限函数u(x)的有效性将直接关系到能够裁减掉多少不必要的搜索路径。对于旅行商问题（TSP），已经有多种有效的界限和评估函数被设计出来，并且这些方法通常比回溯法更高效。
然而，在极端情况下，支限界算法的时间复杂度仍旧是O(n!)，并且可能需要存储大量的结点数据结构。近似算法则是另一种解决策略，它不能保证找到最优解但能提供接近最佳的解决方案。这类算法的特点在于计算效率高且通常能在多项式时间内完成任务。
在实际应用中，由于其高效性特点和广泛适用性，人们更倾向于使用基于启发式的搜索方法如遗传算法、模拟退火以及蚁群优化等来解决TSP问题。这些现代技术不仅改善了传统近似算法的性能表现，在某些情况下甚至可以媲美精确求解法的效果。
5星
