Le problème du voyageur de commerce est un problème traditionnel qui consiste à faire l’utilisation la plus efficace des ressources tout en dépensant le moins d’énergie dans cette utilisation. La désignation de ce type de problème remonte à l’époque du voyageur de commerce, qui souhaitait souvent organiser son voyage de manière à pouvoir visiter la plupart des villes sans avoir à rebrousser chemin et à traverser plusieurs fois une ville donnée.
Dans un sens plus large, le problème du voyageur de commerce est considéré comme un exemple classique de ce qu’on appelle un problème de tournée. Essentiellement, tout type de problème de tournée implique de faire une série d’arrêts le long d’un itinéraire désigné et d’effectuer un voyage de retour sans jamais faire une deuxième visite à un arrêt précédent. En règle générale, un problème de tournée est présent lorsqu’il s’agit de tirer le meilleur parti des ressources disponibles telles que le temps et le mode de déplacement pour obtenir le maximum de résultats. Trouver une solution à un problème de tournée est parfois appelé découvrir le chemin le moins coûteux, ce qui implique que la planification stratégique de l’itinéraire assurera un bénéfice maximal avec des dépenses minimales engagées.
Le concept du problème du voyageur de commerce peut être traduit dans un certain nombre de disciplines différentes. Par exemple, l’idée d’optimisation combinatoire a une relation directe avec le modèle du voyageur de commerce. En tant que forme d’optimisation utile à la fois dans les disciplines mathématiques et informatiques, l’optimisation combinatoire cherche à regrouper les facteurs pertinents et à les appliquer d’une manière qui donnera les meilleurs résultats avec une utilisation répétée.
De la même manière, l’optimisation discrète tente d’atteindre le même objectif, bien que le terme soit parfois utilisé pour désigner des tâches ou des opérations qui se produisent de manière ponctuelle plutôt que récurrente. L’optimisation discrète est également utile dans les disciplines informatiques et mathématiques. De plus, l’optimisation discrète a une relation directe avec la théorie de la complexité computationnelle et est censée être utile dans le développement de l’intelligence artificielle.
Alors que l’imagerie associée à un problème de voyageur de commerce peut sembler une simplification excessive de ces types d’options détaillées d’optimisation, l’idée derrière l’imagerie aide à expliquer un élément fondamental de tout type d’optimisation qui vise l’efficacité. Le problème du voyageur de commerce qui est résolu apportera d’énormes avantages en termes de retour maximum pour un investissement minimum de ressources.