某售货员要到若干城市去推销商品，已知各城市之间的路程(或旅费)。他要选定一条从驻地出发，经过每个城市一次，最后回到驻地的路线，使总的路程(或总旅费)最小。代码

这是一道经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP），也称为图论中的NP完全问题。在计算机科学中，解决这类问题通常涉及到动态规划或者近似算法。以下是使用Python的一个简化版的模拟退火算法（Simulated Annealing）求解这个问题的大致思路：

import random

def tsp(graph, start):
    n = len(graph)
    current_city = start
    path = [start]
    
    while True:
        neighbors = [city for city in graph[current_city] if city not in path]
        if not neighbors:  # 如果到达终点，则返回路径
            return path + [current_city]

        next_city = None
        best_distance = float('inf')  # 初始化为无穷大
        temperature = 1.0  # 初始温度
        
        while temperature > 0.01:
            candidate_city = random.choice(neighbors)
            new_path = path.copy()
            new_path.append(candidate_city)

            distance = calculate_distance(new_path)
            delta = distance - calculate_distance(path)

            if delta < 0 or random.random() < math.exp(-delta / temperature):  # 接受更好的或满足概率的随机移动
                next_city = candidate_city
                path = new_path
                
            temperature *= 0.99  # 冷却过程，降低温度

        current_city = next_city

# 这里假设graph是一个邻接矩阵或字典表示的城市间距离，calculate_distance计算路径总距离

在这个简化的版本中，并未包含完整的数学模型和优化细节，实际应用中需要考虑如何存储图、如何高效地查找邻居等。