การวิเคราะห์ปัญหาการเดินทางของพนักงานขาย (Travelling Salesman Problem) ด้วยภาษา COBOL

ทำความรู้จักกับ Travelling Salesman Problem (TSP)

ปัญหาการเดินทางของพนักงานขาย (Travelling Salesman Problem หรือ TSP) เป็นหนึ่งในปัญหาที่ท้าทายในสาขาของวิทยาการคอมพิวเตอร์และการวิจัยปฏิบัติการ (Operational Research) โดยทั่วไปแล้ว TSP มีเป้าหมายในการหาจุดเชื่อมโยงที่มีความยาวน้อยที่สุด เมื่อพิจารณาจากจุดที่พนักงานขายต้องไปเยี่ยมชมทั้งหมดและต้องกลับมาที่จุดเริ่มต้น อีกทั้ง TSP ยังถูกนำมาใช้ในหลายอุตสาหกรรม เช่น โลจิสติกส์ การผลิต และการจัดการการเดินทาง

TSP และการประยุกต์ใช้ในชีวิตจริง

TSP มีความสำคัญในหลายสาขา ตัวอย่างเช่น ในการขนส่งสินค้า บริษัทขนส่งอาจต้องการให้รถบรรทุกไปส่งของที่สถานที่ต่างๆ โดยไม่ต้องใช้เส้นทางที่ยาวเกินไป ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาและลดค่าใช้จ่ายในกระบวนการจัดส่ง

โครงสร้างของปัญหา TSP

ในการแก้ปัญหานี้ เราจะต้องพิจารณา:

1. จำนวนเมือง (หรือจุด) ที่ต้องไปเยี่ยมเยียน

2. ระยะทางระหว่างเมืองแต่ละเมือง

3. ต้องกลับมาที่เมืองเริ่มต้น

ตัวอย่างการกำหนดระยะทางระหว่างเมืองในรูปแบบของแมทริกซ์จะทำให้ง่ายต่อการคำนวณและการเขียนโปรแกรม

Complexity ของ TSP

TSP ถือเป็น NP-Hard problem ซึ่งหมายความว่าไม่มีวิธีการที่จะหาคำตอบที่ดีที่สุดได้ในเวลาที่แน่นอน โดยเฉพาะเมื่อจำนวนเมืองเพิ่มขึ้น การค้นหาทุกทางเลือกจะใช้เวลานาน การคำนวณจำนวนเส้นทางที่เป็นไปได้จะอยู่ในลักษณะ \( (n-1)! \) ซึ่ง n คือ จำนวนเมือง

ข้อดีข้อเสียของ TSP

ข้อดี:

- เป็นปัญหาที่สามารถประยุกต์ใช้ได้ในทางปฏิบัติ ซึ่งส่งผลกระทบต่อการดำเนินธุรกิจไปในทางที่ดีขึ้น

- สามารถใช้การประยุกต์เป็นกรณีศึกษาในการพัฒนาอัลกอธึมแบบอื่นๆ

ข้อเสีย:

- ใช้เวลานานในการคำนวณและหาคำตอบสำหรับปัญหาที่ซับซ้อน

- อาจไม่ได้คำตอบที่ดีที่สุดในกรณีที่ใช้วิธีการประมาณ

การเขียนโปรแกรมด้วย COBOL ในการแก้ปัญหา TSP

นี่คือตัวอย่างโค้ด COBOL ที่สามารถนำไปใช้ในการแก้ปัญหา TSP ในรูปแบบง่ายๆ โดยใช้วิธีการ brute force:

        IDENTIFICATION DIVISION.
       PROGRAM-ID. TSP.
       DATA DIVISION.
       WORKING-STORAGE SECTION.
       01 Cities.
          05 City1     PIC 9(2).
          05 City2     PIC 9(2).
          05 City3     PIC 9(2).
          05 City4     PIC 9(2).

       01 DistanceMatrix.
          05 D1(1:4) PIC 9(2).
          05 D2(1:4) PIC 9(2).
          05 D3(1:4) PIC 9(2).
          05 D4(1:4) PIC 9(2).

       01 MinDistance       PIC 9(3) VALUE 999.
       01 TotalDistance     PIC 9(3).

       PROCEDURE DIVISION.
       MAIN-LOGIC.
           MOVE 0 TO TotalDistance.
           MOVE 10 TO D1(1).
           MOVE 15 TO D1(2).
           MOVE 20 TO D1(3).
           MOVE 25 TO D1(4).
           DISPLAY "Distance Matrix Loaded".

           PERFORM VARYING City1 FROM 1 BY 1 UNTIL City1 > 4
               PERFORM VARYING City2 FROM 1 BY 1 UNTIL City2 > 4
                   IF City1 NOT = City2 THEN
                       COMPUTE TotalDistance = D1(City1) + D1(City2).
                       IF TotalDistance < MinDistance THEN
                           MOVE TotalDistance TO MinDistance
                       END-IF
                   END-IF
               END-PERFORM
           END-PERFORM.

           DISPLAY "Minimum Distance: " MinDistance.
           STOP RUN.

วิเคราะห์และคำนวณ

โค้ดข้างต้นคือพื้นฐานในการสร้างแมทริกซ์ระยะทางระหว่างเมืองและการคำนวณระยะทางที่ใช้เดินทาง โดยใช้วิธี brute-force ซึ่งจะทำงานได้ดีเมื่อมีจำนวนเมืองน้อย แต่จะเกิดความยุ่งยากในการคำนวณสำหรับจำนวนเมืองมากขึ้น

หากท่านอยากศึกษาในด้านนี้ให้ลึกซึ้งขึ้น สามารถเข้าร่วมเรียนโค้ดกับ EPT เพื่อพัฒนาทักษะในการเขียนโปรแกรมและทำความเข้าใจถึงกระบวนการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ เพราะใน EPT เรามีหลักสูตรและการสอนที่ออกแบบมาเฉพาะเพื่อช่วยให้ผู้เรียนสามารถแก้ปัญหาด้วยโปรแกรมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สรุป

Travelling Salesman Problem (TSP) เป็นปัญหาที่ถูกจัดอยู่ในกลุ่ม NP-Hard ซึ่งอาจใช้เวลานานเมื่อมีจำนวนเมืองมาก แต่ยังมีความสำคัญในหลายสาขาในชีวิตจริง และการเรียนรู้เรื่องนี้สามารถช่วยพัฒนาทักษะในด้านการเขียนโปรแกรมและการแก้ปัญหาทางคอมพิวเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ สนใจศึกษาเพิ่มเติมหรือเรียนรู้เทคนิคด้านการโปรแกรม อย่าลืมฝึกฝีมือกับ EPT วิชาการที่ทันสมัยและตอบโจทย์การใช้งานได้จริง!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง