TSP的骨架算法综述

　　1967年，blum教授在深入研究图形学有关算法的基础上提出了骨架的概念。他假设图形边界点同时着火，火源向图形内部各个方向等速燃烧直至熄灭，所有熄灭点就构成了该图形的骨架，这是骨架的最早定义。经过将近半个世纪的发展，逐步形成了模拟烧草模型、基于距离变换以及voronoi图等用于图形检索、路径导航等图形学难题的有效算法。

　　骨架算法在图形学上的成功，引起学术界的广泛关注。1995年Boese教授将骨架概念引入TSP研究领域，1998年Monasson等讨论了可满足性问题SAT的骨架算法；2005年Zou等提出了求解QAP问题的近似骨架导向蚁群算法ABFANT（approxlmate　backbone—guided fant）。其中，Boese教授的研究最为引人关注。他用随机20pt、快速20pt、快速30pt、LK、LSMC等五种局部最优算法对532点的TSP反复进行实验，发现这些算法求得的局部最优解与公布的最优解竟有高达80%以上的共边，Boese称这一现象为大坑现象。

　　当TSP的哈密顿回路计算算法研究止步于局部最优陷防时，1995年Boese教授发现了大坑现象，使骨架算法悄然进入了TSP研究领域。骨架算法在TSP边识别方面正在取得进展。预言了骨架算法与脂肪算法相融合的必然趋势。