Espacio literario relevante sobre el problema del vendedor viajero (TSP): contenido, clasificación, métodos y campos de inspiración Relevant literary space on travelling salesman problem (TSP): contents, classification, methods and fields of inspiration

• Main Authors: Jorge Ivan Pérez Rave, Gloria Patricia Jaramillo Álvarez
• Format: Article
• Language: English
• Published: Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO) 2013-01-01
• Series: Production
• Subjects: Problema del vendedor viajero; Revisión sistemática; Métodos heurísticos; Optimización combinatoria; Travelling salesman problem; Systematic review; Heuristic method; Combinatorial optimization
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-65132013005000003

Se describe y se analiza un espacio literario relevante sobre el Problema del Vendedor Viajero (TSP) en términos de contenido, clases de TSP, métodos y campos de inspiración. Los datos empleados provinieron de los trabajos más citados en Scopus sobre el TSP, tanto a través de la historia como en el período 2006-2010. Se encontró que el TSP prevalece en las investigaciones, con enfoques tanto en el problema original como en sus variantes, entre las cuales se identificaron el TSP Múltiple y el TSP Probabilístico. Entre los principales campos de inspiración para resolver el TSP están la evolución biológica y su base genético-molecular, el comportamiento de hormigas reales, la termodinámica, las estrategias sistemáticas para combinar reglas de decisión y la búsqueda de vecindades. Hoy día se tiende a desarrollar métodos híbridos, especialmente integrando enfoques globales con búsquedas locales, y se identifica la necesidad de introducir nuevos campos de inspiración.<br>This paper describes and analyzes, in terms of content, the types of TSP, methods and fields of inspiration - the most relevant "literary space" on TSP. It is built based on the top most cited on the TSP history and the Top 10 cited from 2006 to 2010. The study of TSP still prevails in Research, focusing on the original problem and its variants: Multiple TSP (m-TSP) and Probabilistic TSP (PTSP). Evidence shows that there has been progress in the development of TSP solving methods, highlighted by various inspiration fields: biological evolution, behavior of real ants, thermodynamics, systematic strategies for combining decision rules, and neighborhood search. There is a tendency to develop hybrid methods, in particular by integrating global approaches to local search. There is need to introduce new fields of inspiration.