摘要
旅行商问题（TSP）作为组合优化领域的经典难题，一直备受学术界和工业界的关注。
其目标是在给定多个城市的情况下，寻找一条访问所有城市且总路程最短的闭合路径。
由于TSP问题属于NP-hard问题，传统的精确算法难以在可接受的时间内求解大规模问题实例，因此寻求高效的近似算法成为了研究热点。
粒子群算法（PSO）作为一种模拟鸟群觅食行为的群智能优化算法，具有易于实现、参数少、全局搜索能力强等优点，被广泛应用于TSP问题的求解。
本文首先介绍了TSP问题和PSO算法的基本概念，然后回顾了国内外学者对基于PSO算法求解TSP问题的研究现状，包括算法改进策略、参数设置、性能分析以及应用案例等方面。
最后总结了现有研究成果，并展望了未来的研究方向。
关键词：旅行商问题；粒子群算法；路径优化；组合优化；智能算法
旅行商问题（TravelingSalesmanProblem，TSP）是一个经典的组合优化问题，其描述为：给定n个城市以及每对城市之间的距离，寻找一条访问所有城市恰好一次并返回出发城市的最短闭合路径。
TSP问题广泛应用于物流配送、交通运输、电路板钻孔、基因测序等众多领域。
粒子群算法（ParticleSwarmOptimization，PSO）是一种受鸟群或鱼群社会行为启发的群体智能优化算法。
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