旅行商问题(TravelingSalesmanProblem，TSP)是一个经典的组合优化问题。经典的TSP可以描述为：一个商品推销员要去若干个城市推销商品，该推销员从一个城市出发，需要经过所有城市后，回到出发地。应如何选择行进路线，以使总的行程最短。从图论的角度来看，该问题实质是在一个带权完全无向图中，找一个权值最小的Hamilton回路。由于该问题的可行解是所有顶点的全排列，随着顶点数的增加，会产生组合爆炸，它是一个NP完全问题。由于其在交通运输、电路板线路设计以及物流配送等领域内有着广泛的应用，国内外学者对其进行了大量的研究。早期的研究者使用精确算法求解该问题，常用的方法包括： 分枝定界 法、 线性规划 法、 动态规划 法等。但是，随着问题规模的增大，精确算法将变得无能为力，因此，在后来的研究中，国内外学者重点使用近似算法或 启发式算法 ，主要有 遗传算法 、 模拟退火法 、 蚁群算法 、 禁忌搜索 算法、 贪婪算法 和 神经网络 等。 ^[2] 最早的旅行商问题的 数学规划 是由Dantzig（1959）等人提出，并且是在最优化领域中进行了深入研究。许多优化方法都用它作为一个测试基准。尽管问题在计算上很困难，但已经有了大量的 启发式算法 和精确方法来求解数量上万的实例，并且能将误差控制在1%内。 ^[1] TSP的研究历史很久，最早的描述是1759年欧拉研究的骑士环游问题，即对于 国际象棋 棋盘中的64个方格，走访64个方格一次且仅一次，并且最终返回到起始点。1954年，Geo~eDanzig等人用 线性规划 的方法取得了旅行商问题的历史性的突破——解决了美国49个城市的巡回问题。这就是 割平面法 ，这种方法在 整数规划 问题上也广泛应用。后来还提出了一种方法叫做 分枝限界法 ，所谓限界，就是求出问题解的上、下界，通过当前得到的限界值排除一些次优解，为最终获得最优解提示方向。每次搜索下界最小的分枝，可以减小计算量。 ^[3] 2010年10月25日，英国一项最新研究说，在花丛中飞来飞去的小蜜蜂显示出了轻易破解“旅行商问题”的能力，而这是一个吸引全世界数学家研究多年的大问题，如能理解蜜蜂的解决方式，将有助于人们改善交通规划和物流等领域的工作。英国伦敦大学皇家 霍洛韦 学院等机构研究人员报告说，小蜜蜂显示出了轻而易举破解这个问题的能力。他们利用人工控制的假花进行了实验，结果显示，不管怎样改变花的位置，蜜蜂在稍加探索后，很快就可以找到在不同花朵间飞行的最短路径。这是首次发现能解决这个问题的动物，研究报告即将发表在《美国博物学家》杂志上。