Städte-Tour mit hoher Mathematik: Ein neuer Algorithmus liefert mit Abstand die beste Näherung an das mathematische Handlungsreisenden-Problem. Bereits seit über 60 Jahren suchen Mathematiker nach einer Lösung, wie sich eine Reiseroute optimieren lässt – die Aufgabe überfordert selbst Supercomputer. Die Bestmarke für eine Annäherung haben deutsche und französische Wissenschaftler nun auf das 1,4-fache der kürzesten Wegstrecke herabgesetzt.
Wie plant man eine Rundreise durch mehrere Städte so, dass die gesamte Reiseroute möglichst kurz ist? „Dieses Rundreiseproblem klingt trivial, ist aber eine harte Nuss“, sagt Jens Vygen vom Forschungsinstitut für Diskrete Mathematik der Universität Bonn. Bei wenigen Städten auf der Route ist die Lösung einfach: Man berechnet die Wegstrecken aller möglichen Verbindungen und wählt die kürzeste aus.
Steigt aber die Zahl der Zielorte, so wächst auch die Komplexität des sogenannten Handlungsreisenden-Problems rasant an. Bei 15 Städten gibt es bereits mehr als 43 Milliarden verschiedene Rundreisen, mit 18 Städten steigt die Zahl der Möglichkeiten auf über 177 Billionen. Die dafür nötige Rechenzeit überfordert selbst die modernsten Supercomputer.
Zentrale Bedeutung für mathematische Optimierung
Dabei ist das Problem nicht nur für Touristen, Handlungsreisende oder Paketdienste interessant: „Es müssen beim Rundreiseproblem auch nicht unbedingt Städte sein, die durchlaufen werden sollen – sehr oft sucht man beispielsweise auch eine optimale Reihenfolge von Arbeitsschritten“, erklärt András Sebő von der Universität Grenoble. Bei astronomischen Himmelsdurchmusterungen ist beispielsweise die kürzeste Strecke von Stern zu Stern gefragt. „Dieses populäre Problem hat seit Jahrzehnten eine zentrale Bedeutung für die mathematische Optimierung.“