以下是一个解决“不限制访问次数的旅行推销员问题”的示例代码：

import sys
import numpy as np

def tsp(distance_matrix):
    num_cities = len(distance_matrix)
    # 创建一个二维数组来存储子问题的解
    dp = np.zeros((1 << num_cities, num_cities))
    
    # 初始化dp数组的第一列
    for i in range(1, 1 << num_cities):
        dp[i][0] = sys.maxsize
    
    # 遍历所有的子集
    for mask in range(1, 1 << num_cities):
        # 遍历所有的城市
        for current_city in range(num_cities):
            if mask & (1 << current_city) == 0:
                continue
            # 从当前城市出发，访问所有未访问的城市
            for next_city in range(num_cities):
                if mask & (1 << next_city) != 0:
                    continue
                # 更新最短路径
                new_mask = mask | (1 << next_city)
                dp[new_mask][next_city] = min(dp[new_mask][next_city], dp[mask][current_city] + distance_matrix[current_city][next_city])
    
    # 计算从任意城市出发，并回到起点的最短路径
    min_distance = sys.maxsize
    for i in range(1, num_cities):
        min_distance = min(min_distance, dp[(1 << num_cities) - 1][i] + distance_matrix[i][0])
    
    return min_distance

# 示例用法
distance_matrix = [
    [0, 10, 15, 20],
    [10, 0, 35, 25],
    [15, 35, 0, 30],
    [20, 25, 30, 0]
]

min_distance = tsp(distance_matrix)
print("最短路径：", min_distance)

上述代码使用动态规划的方法解决“不限制访问次数的旅行推销员问题”。它使用一个二维数组dp来存储子问题的解，其中dp[i][j]表示访问子集i中的城市，并以城市j结束的最短路径。

首先，我们初始化dp数组的第一列为无穷大，表示从起点出发到达任意城市的路径长度。

然后，我们遍历所有的子集，并在每个子集中遍历所有的城市。对于每个城市，我们计算从当前城市出发，访问所有未访问的城市的最短路径，并更新dp数组。

最后，我们计算从任意城市出发，并回到起点的最短路径，即dp[(1 << num_cities) - 1][i] + distance_matrix[i][0]，其中i为任意城市的索引。

该算法的时间复杂度为O(2^n * n^2)，其中n为城市的数量。