TSP是一个难题。多TSP可能更糟。我不确定您是否可以使用此类临时方法找到好的解决方案。您是否尝试过元启发式方法？我会先尝试使用交叉熵方法：将它用于您的问题应该不会太难。否则，请寻找通用算法，蚁群优化，模拟退火…
请参阅Boer等人的“交叉熵方法教程”。他们解释了如何在TSP上使用CE方法。对于您的问题的简单调整可能是为每个推销员定义一个不同的矩阵。
您可能想假设您只想找到推销员之间的最佳城市划分（并将每个推销员的最短行程委派给经典的TSP实施）。在这种情况下，在“交叉熵”设置中，您考虑了每个城市Xi出现在推销员A巡回中的概率：P（A中的Xi）=
pi。然后在p =（p1，… pn）的空间上工作。（我不确定它是否会很好地工作，因为您将不得不解决许多TSP问题。）
