Das Problem des Handlungsreisenden ist ein traditionelles Thema, bei dem es darum geht, Ressourcen möglichst effizient zu nutzen und dabei gleichzeitig möglichst wenig Energie zu verbrauchen. Die Bezeichnung für diese Art von Problem geht auf die Zeit des Handelsreisenden zurück, der oft Reisen so gestalten wollte, dass man die meisten Städte besuchen konnte, ohne dass man mehrmals zurückfahren und in eine bestimmte Stadt fahren musste.
Im weiteren Sinne gilt das Travelling-Salesman-Problem als klassisches Beispiel für das sogenannte Tour-Problem. Im Wesentlichen besteht jede Art von Tourproblem darin, eine Reihe von Stopps entlang einer festgelegten Route einzulegen und eine Rückfahrt zu unternehmen, ohne jemals einen vorherigen Stopp ein zweites Mal zu besuchen. Im Allgemeinen liegt ein Tourproblem vor, wenn es darum geht, die verfügbaren Ressourcen wie Zeit und Reiseart optimal zu nutzen, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Das Finden einer Lösung für ein Tourenproblem wird manchmal als das Finden des kostengünstigsten Weges bezeichnet, was bedeutet, dass die strategische Planung der Route den maximalen Nutzen bei minimalem Aufwand sicherstellt.
Das Konzept des Handlungsreisendenproblems lässt sich auf verschiedene Disziplinen übertragen. Die Idee der kombinatorischen Optimierung hat beispielsweise einen direkten Bezug zum Handlungsreisenden-Modell. Als eine Form der Optimierung, die sowohl in mathematischen als auch in computerwissenschaftlichen Disziplinen nützlich ist, versucht die kombinatorische Optimierung, relevante Faktoren zu bündeln und so anzuwenden, dass bei wiederholter Verwendung die besten Ergebnisse erzielt werden.
Auf ähnliche Weise versucht die diskrete Optimierung, dasselbe Ziel zu erreichen, obwohl der Begriff manchmal verwendet wird, um sich auf Aufgaben oder Vorgänge zu beziehen, die einmalig statt wiederholt auftreten. Auch in der Informatik und in mathematischen Disziplinen ist die diskrete Optimierung hilfreich. Darüber hinaus hat die diskrete Optimierung einen direkten Bezug zur Computational Complexity Theory und wird als nützlich bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz verstanden.
Während die Bildsprache, die mit dem Problem des Handlungsreisenden verbunden ist, eine zu starke Vereinfachung dieser detaillierten Optimierungsoptionen erscheinen mag, hilft die Idee hinter der Bildsprache dabei, eine grundlegende Grundlage für jede Art von Optimierung zu erklären, die nach Effizienz strebt. Das gelöste Handelsreisende-Problem bringt enorme Vorteile in Form einer maximalen Rendite bei minimalem Ressourceneinsatz.