การเดินทางของพนักงานขาย (Travelling Salesman Problem) ด้วยภาษา ABAP

บทนำ

ในโลกการเขียนโปรแกรมและการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นในวิทยาการคอมพิวเตอร์ ปัญหาหนึ่งที่น่าสนใจอย่างยิ่งคือ "Travelling Salesman Problem" (TSP) ซึ่งเป็นหนึ่งในปัญหาที่มีชื่อเสียงในด้านทฤษฎีกราฟและการค้นหาเส้นทาง โดยปัญหานี้จะถามเกี่ยวกับการหาวิธีที่สั้นที่สุดในการเดินทางผ่านเมืองต่าง ๆ โดยที่ต้องกลับมาที่จุดเริ่มต้นในที่สุด ในบทความนี้เราจะมาลึกซึ้งถึงวิธีการแก้ปัญหานี้ด้วยภาษา ABAP พร้อมทั้งยกตัวอย่างโค้ดและใช้กรณีศึกษาจริงในชีวิตประจำวัน

Travelling Salesman Problem คือลักษณะใด?

TSP คือปัญหาที่กล่าวถึงการหาทางที่ดีที่สุดในการเดินทางไปเยี่ยมชมทุกเมืองที่กำหนดให้ โดยที่ต้องเดินทางกลับมายังเมืองเริ่มต้น โดยทั่วไปแล้วจะทำการหาทางที่ใช้เวลาน้อยที่สุดหรือมีค่าใช้จ่ายต่ำที่สุด ซึ่งเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นบ่อยในธุรกิจ เช่น การจัดส่งสินค้า หรือการวางแผนเส้นทางเดินรถของบริการขนส่งสาธารณะ

ความท้าทายของ TSP

ความท้าทายของปัญหานี้คือ การเพิ่มจำนวนเมือง (n) จะทำให้จำนวนเส้นทางที่ต้องพิจารณาเพิ่มขึ้นอย่างมาก กล่าวคือ จำนวนเส้นทางทั้งหมด ที่ต้องพิจารณาหากมี n เมือง คือ (n-1)! (factorial) นี่คือเหตุผลที่ทำให้ TSP เป็นปัญหา NP-Hard และนักวิจัยมักจะหาวิธีแก้ไขในรูปแบบโดยประมาณ

ใช้ภาษา ABAP ในการแก้ปัญหา TSP

ABAP (Advanced Business Application Programming) เป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้กันทั่วไปใน SAP และในที่นี้เราจะใช้ ABAP เพื่อสาธิตความคิดในการเขียนโปรแกรมที่สามารถแก้ไข TSP ได้ ตัวอย่างโค้ดด้านล่างเป็นการนำเสนอปัญหา TSP พร้อมวิธีหนึ่งในการหาทางเดินที่เหมาะสมที่สุด:

 DATA: lt_cities TYPE TABLE OF string,
      lt_distance TYPE TABLE OF i,
      lv_min_distance TYPE i,
      lt_best_path TYPE TABLE OF string,
      lv_current_city TYPE string.

PARAMETERS: p_iterations TYPE i DEFAULT 100.

" สร้างข้อมูลเมืองและระยะทาง
lt_cities = VALUE #( 'CityA' 'CityB' 'CityC' 'CityD' ).
lt_distance = VALUE #( 0 10 15 20 10 0 35 25 15 35 0 30 20 25 30 0 ).

lv_min_distance = 9999.

" ฟังก์ชันคำนวณเส้นทาง
FORM calculate_tsp USING cities TYPE TABLE OF string
                             distances TYPE TABLE OF i.

  " ประมวลผลเส้นทางทั้งหมด
  LOOP AT cities INTO lv_current_city.

    " สร้างเส้นทาง
    " ...
  ENDLOOP.

  " หากพบระยะทางที่สั้นที่สุด
  IF new_distance < lv_min_distance.
    lv_min_distance = new_distance.
    " บันทึกเส้นทางที่ดีที่สุด
    CLEAR lt_best_path.
    APPEND cities TO lt_best_path.
  ENDIF.

ENDFORM.

ในโค้ดด้านบน คือฟังก์ชันที่ใช้ในการคำนวณเส้นทาง แม้โค้ดจะยังต้องการการขยายเพิ่มเติมเพื่อให้ทำงานได้อย่างสมบูรณ์ แต่มันสามารถเป็นแนวทางที่ดีในการเริ่มต้นสร้างโปรแกรมที่สามารถแก้ปัญหานี้ได้

กรณีศึกษาจริง

TSP มีการใช้งานจริงในหลายอุตสาหกรรม เช่น:

การวิเคราะห์ Complexity

เวลาที่ใช้:

เนื่องจาก TSP มีความซับซ้อนในระดับ NP-hard เวลาที่ใช้ในการหาคำตอบที่แน่นอนจึงเกินกว่าจะใช้งานได้ดีสำหรับปริมาณข้อมูลที่มาก การใช้ Algorithhm โดยประมาณจะเป็นวิธีที่ใช้บ่อยกว่าในแอปพลิเคชันจริง

ข้อดี:

1. สามารถใช้ได้กับหลายกรณีศึกษาและเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในธุรกิจ

2. ช่วยในการวางแผนการเดินทางที่มีประสิทธิภาพ

ข้อเสีย:

1. การค้นหาโซลูชันที่แน่นอนสำหรับจำนวนเมืองที่ใหญ่จะใช้เวลานาน

2. ความซับซ้อนในการเขียนโปรแกรมและการจำแนกข้อมูล

สรุป

Travelling Salesman Problem ยังคงเป็นปัญหาที่ท้าทายและมีความสำคัญในทางปฏิบัติ ความสามารถในการเขียนโปรแกรมเพื่อแก้ไข TSP ด้วยภาษา ABAP หรือภาษาโปรแกรมอื่น ๆ จึงเป็นเรื่องที่น่าสนใจ มันสามารถนำไปสู่การพัฒนาโซลูชันที่มีประสิทธิภาพในธุรกิจ

หากคุณต้องการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมที่มีความสำคัญเช่นนี้ ลองเข้ามาศึกษาที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่นี่เราเสนอโอกาสในการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมในลักษณะที่มีประสิทธิภาพและสนุกสนาน สำหรับคนที่หลงใหลในโลกของการพัฒนาโปรแกรม!

ทำไมไม่เริ่มต้นสร้างอนาคตของคุณกับ EPT วันนี้?

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