일반적으로 사용되는 해밀턴 경로 알고리즘으로는 Brute-Force, Nearest Neighbor, Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization 등이 있다.

Brute-Force 알고리즘은 가능한 모든 경로를 생성하고 가장 짧은 경로를 찾는 방식으로 동작하지만, 정점의 수가 늘어나면 계산 시간이 기하급수적으로 증가하여 실용적이지 않다.

Nearest Neighbor 알고리즘은 현재 정점에서 가장 가까운 정점을 선택하는 방식으로 동작하며, 간단하고 효율적이지만 최적해를 보장하지는 않는다.

Genetic Algorithm은 유전자의 진화 원리를 모방하여 해밀턴 경로를 찾는데 사용되며, 여러 해를 동시에 탐색하여 전역 최적해를 찾을 수 있다.

Ant Colony Optimization은 개미 군집의 이동 경로를 모방하여 해밀턴 경로를 찾는데 사용되며, 다양한 환경에서 최적해를 찾을 수 있는 강력한 알고리즘 중 하나이다.

이러한 알고리즘들은 최적의 해를 찾는 것은 어렵지만, 실제 응용에서는 충분히 효율적인 해를 구할 수 있다.

참고 자료:

• 박정일, “이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬” 한빛미디어, 2020.
• Russell, S. J., Norvig, P. “Artificial Intelligence: A Modern Approach” Prentice Hall, 2009.