我想嘗試尋找解決旅遊推銷員問題的啓發式/近似方法，爲了做到這一點，我正在尋找一些「硬」TSP實例（以及他們最知名的解決方案），以便我可以試着解決他們，看看我能做些什麼。哪裏可以找到一套硬旅行推銷員問題（已知解決方案/近似值）？
理想情況下，它們只是一個基於文本的鄰接矩陣或鄰接表列表（我不想處理解析，只是算法）。
「硬」，我的意思是他們應該幾乎不可能解決或近似使用暴力。
（這是這樣，我可以有理由相信，如果我找到接近最佳已知答案的答案，那麼我實際上做正確的事情，而不是剛開幸運。）
是否有任何列出了會爲此目的工作？我搜索了一下，但沒有找到任何東西。
Here is another question on SE partially answering your problem（它列出了問題，但其中大多數似乎沒有提供解決方案，但無論如何，最好檢查鏈接 - 事情可能已經改變）。
如果找不到它們，那麼隨機生成一組節點以及連接它們的路徑，將路徑長度保存爲「最小」（確保兩個節點之間的最長連接永遠不會> X）然後添加一堆其他路徑，確保這些都是> X？
這種方式（除非我失去了一些東西），你有一組連接節點「那樣複雜，只要你想」，並瞭解實際的最短距離開始連接路徑...
附錄 - 如果你真的想看看你如何比較現有的工具，那麼你必須在你生成的問題上運行這些工具。一個免費且可訪問的（但我不知道它可能如何「高效」）是TSP Library for R。
維基百科有一個list of other free sw packages for this。
也許你可以創建一個不同的SE問題，詢問如何獲得其他TSP工具。
有一個衆所周知的尋找最佳TSP解決方案的算法 - 它被稱爲蠻力。
因此，您可以比較兩種算法的唯一真正方法是解決方案的質量以及其他一些標準 - 通常是運行時間。
即使在這裏，你遇到了一個問題。許多算法都是有效的搜索算法，並且您搜索的時間越長，評估的解決方案越多。算法已經摺中了質量和運行時間。它們可能會或可能不會導致某些或所有圖形的正確（最佳）答案。
您將能夠將您的算法與其他算法進行比較的唯一方法是通過實施其他算法，然後拋出您和他們相同的難題（和其他人一樣，很容易使至少一些難題類型）。實施這些現有的算法可能會提示改進你的方法。 http://en.wikipedia.org/wiki/Travelling_salesman_problem有很多算法，至少有一對看起來很容易編碼。爲什麼不將它們實現爲算法的第一個基準？
TSP門檻網站似乎是TSP信息的規範網站。
這裏的可用數據集的列表：http://www.tsp.gatech.edu/data/index.html
的最佳解決方案適用於一些數據集有超過10個城市000。還有數據集可用於超過1 000 000個城市。
嗯，問題不僅在於生成它們 - 問題是，與今天的TSP解決方案相比，我怎麼知道自己在做什麼？所有這些都會告訴我，與最佳解決方案相比，我的工作方式如何 - 由於圖表足夠複雜，我無法達到這一最佳解決方案 - 而且與現有工具相比，我的表現還差得遠。 – Mehrdad 2013-03-09 08:39:17
關於你的編輯：我希望避免必須處理開銷（下載和安裝整個工具集只是爲了解決一些TSP問題等）...所以我真的寧願尋找現存的問題/解決方案，而不是花費大量的時間自行生成它們，然後爲它們尋找解決方案。 – Mehrdad 2013-03-09 08:50:38
+1 GATech鏈接看起來很有趣，我會看看;謝謝。 – Mehrdad 2013-03-09 08:55:12