TSP_Solutions

旅行商问题（TSP）解决方案数据集，包含通过COINjecture Network B区块链挖矿过程产生的真实世界计算问题实例及其解决方案。每个记录都详细包含了问题实例的标识符、类型、规范、解决方案、复杂度、赏金、时间不对称性、空间不对称性、能量消耗、工作量得分、区块链高度、时间戳、状态等信息。

原始信息汇总

COINjecture/TSP_Solutions 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: COINjecture/TSP_Solutions
• 许可协议: MIT License
• 主要任务: 其他
• 语言: 英语
• 标签: TSP, traveling-salesman, np-hard, blockchain, proof-of-work
• 数据规模: n<1K

数据集描述

该数据集包含来自COINjecture Network B区块链的旅行商问题解决方案。数据集包含通过区块链共识使用有用工作量证明生成和验证的真实世界计算问题实例及其解决方案。

数据集结构

数据模式

每条记录包含以下字段：

• problem_id: 问题实例的唯一标识符
• problem_type: "TSP"
• problem_data: TSP问题规范
  • cities: 城市数量
  • distances: 城市间距离矩阵
• solution_data: TSP解决方案（路径）
  • tour: 表示路径的城市索引有序列表
• problem_complexity: 问题难度权重
• bounty: 解决奖励（最小单位）
• time_asymmetry: 解决时间与验证时间的比率
• space_asymmetry: 解决内存与验证内存的比率
• solve_energy_joules: 解决方案期间消耗的能量
• verify_energy_joules: 验证期间消耗的能量
• total_energy_joules: 总能量消耗
• energy_asymmetry: 解决能量与验证能量的比率
• work_score: 基于不对称性的计算工作分数
• block_height: 解决方案被接受的区块链高度
• timestamp: 解决方案的Unix时间戳
• status: 问题状态（已挖掘、已验证等）
• energy_measurement_method: 能量测量方法
• submission_mode: 问题提交方式（挖掘、公开、私有）

数据字段特征

所有记录包含全面的度量指标：

• 不对称性度量: 解决和验证之间的时间、空间和能量不对称性
• 能量测量: 计算期间的详细能量消耗
• 工作分数: 基于计算不对称性的区块链共识工作分数
• 区块链元数据: 区块高度、时间戳、矿工地址

数据划分

这是一个持续增长的数据集，随着区块链上新解决方案的挖掘而不断添加。

数据集创建

数据来源

解决方案通过COINjecture Network B区块链的挖掘过程生成，矿工通过解决NP难问题来挖掘区块。

能量测量

能量测量使用平台特定方法：

• Linux: RAPL接口
• macOS: powermetrics
• 回退: 基于CPU TDP的估计

使用注意事项

偏差和限制

• 问题难度基于区块链难度调整而变化
• 在没有硬件监控的平台上，能量测量可能使用估计值
• 解决方案仅代表成功挖掘的区块（未记录失败的尝试）

附加信息

数据集维护者

COINjecture Network B - 自主区块链数据集生成

引用信息

bibtex @misc{coinjecture_netb_tsp, author = {COINjecture Network B}, title = {Traveling Salesman Problem Solutions from Proof-of-Useful-Work Blockchain}, year = {2025}, publisher = {Hugging Face}, url = {https://huggingface.co/datasets/COINjecture/TSP_Solutions} }

联系方式

如有问题，请在COINjecture GitHub仓库提交问题。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在区块链技术融合计算复杂性理论的背景下，TSP_Solutions数据集通过COINjecture Network B区块链的实用工作量证明机制动态生成。该机制要求矿工求解旅行商问题实例以达成共识，每个记录包含问题标识、城市数量与距离矩阵等完整规范，并利用RAPL接口或powermetrics工具精确测量能耗数据。数据集持续扩展，仅收录通过验证的解决方案，反映了区块链难度调整下的计算挑战。

特点

该数据集的核心特征在于其多维不对称性度量，涵盖时间、空间与能耗比率的精确量化。每条记录不仅提供经典TSP问题的城市序列解，还集成了工作量评分与区块链元数据，如区块高度和时间戳。独特的能量测量方法确保了跨平台数据一致性，而奖励机制与问题复杂度关联则体现了计算资源的经济价值映射。

使用方法

研究人员可借助该数据集探索NP难问题的实际求解特性，通过分析能量消耗模式与不对称指标评估算法效率。工程应用方面，可将其作为区块链共识机制优化的基准测试集，或用于构建能耗感知的路径规划模型。数据字段中的验证能量与解题能量对比为可持续计算研究提供了关键维度。

背景与挑战

背景概述

旅行商问题作为组合优化领域的经典NP难问题，自20世纪中叶由兰德公司等研究机构系统提出后，始终是理论计算机科学与运筹学的重要研究对象。COINjecture团队于2025年创建的TSP_Solutions数据集，创新性地将区块链共识机制与计算复杂性理论相结合，通过实用工作量证明机制生成真实场景下的问题实例与最优解，为传统算法验证提供了去中心化的基准测试平台。该数据集通过记录区块链网络中的实际求解过程，不仅延续了旅行商问题在路径规划、物流调度等领域的应用价值，更开创了基于有用计算的分布式系统研究范式。

当前挑战

在解决旅行商问题这一NP难问题的过程中，数据集需应对城市规模扩展带来的组合爆炸挑战，以及近似算法在解质量与计算效率间的权衡难题。数据构建阶段面临区块链动态难度调整导致的实例复杂度波动，硬件能耗监测依赖平台特定接口的局限性，且仅收录成功区块的筛选机制可能引入幸存者偏差。此外，异构计算环境下能源测量方法的标准化缺失，以及验证过程与求解过程资源消耗不对称性的量化精度，均为数据集质量保障的核心挑战。

常用场景

经典使用场景

在计算复杂性理论领域，TSP_Solutions数据集为研究NP难问题的求解算法提供了宝贵的实验平台。该数据集收录了通过区块链共识机制生成的旅行商问题实例及其最优解，常用于评估启发式算法、元启发式方法在真实计算环境下的性能表现。研究者能够基于这些标准化的难题实例，系统比较不同优化策略的收敛速度与解的质量。

实际应用

在工业工程与物流规划领域，该数据集的实际价值尤为显著。其包含的城市距离矩阵与最优路径可直接应用于车辆路径规划、电路板布线等现实场景。区块链共识验证机制确保了解决方案的可靠性，为供应链管理、网络优化等商业应用提供了经过严格验证的基准方案，显著降低了企业运营的试错成本。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典研究包括能量感知的近似算法设计、非对称计算复杂度理论拓展等工作。众多学者利用其独特的能量测量数据，开发了新型环保共识机制。这些研究不仅深化了对NP问题本质的理解，更催生了将区块链技术应用于科学计算的新范式，形成了跨学科的研究脉络。