We prove that even in average case, the Euclidean Traveling Salesman Problem exhibits an integrality gap of $(1+\epsilon)$ for $\epsilon>0$ when the Held-Karp Linear Programming relaxation is augmented by all comb inequalities of bounded size. This implies that large classes of branch-and-cut algorithms take exponential time for the Euclidean TSP, even on random inputs.


翻译:我们证明了当Held-Karp线性规划放松被所有大小有界的comb不等式所增强时,在平均情况下,欧几里得旅行商问题仍然存在一个$(1+\epsilon)$的完整度缺口,其中$\epsilon>0$。这意味着即使在随机输入上,大类的分支定界算法也需要指数时间来解决欧几里得旅行商问题。

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