摘要
旅行商问题（TravelingSalesmanProblem,TSP）是经典的组合优化难题之一，具有重要的理论研究价值和广泛的实际应用背景。
人工鱼群算法作为一种新型的群体智能优化算法，近年来在求解TSP问题上展现出良好的性能和潜力。
本文首先介绍了TSP问题的定义、数学模型以及求解复杂度，并概述了常见的求解方法。
然后，详细阐述了人工鱼群算法的基本原理、人工鱼行为描述以及算法流程。
在此基础上，重点探讨了基于人工鱼群算法求解TSP问题的关键技术，包括TSP问题的编码方案、适应度函数设计、人工鱼群算法参数设置以及算法实现步骤。
最后，对基于人工鱼群算法的TSP问题求解方法进行了总结与展望，并指出了一些未来研究方向。
关键词：旅行商问题；人工鱼群算法；组合优化；智能算法；路径规划
旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是在访问所有城市恰好一次并返回起始城市的前提下，找到一条总路径最短的路线。
TSP问题可以应用于物流配送、路径规划、网络优化、VLSI设计等多个领域，因此具有重要的现实意义。
人工鱼群算法（ArtificialFishSwarmAlgorithm，AFSA）是一种模拟鱼群觅食行为的群体智能优化算法，具有鲁棒性强、全局搜索能力强等优点，近年来在TSP问题求解中得到了广泛应用。
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