TSP是“Traveling Salesman Problem”的缩写，中文译为“旅行商问题”或“旅行推销员问题”。这是一个经典的数学与计算机科学领域中的组合优化问题。问题的核心可以简单描述为：给定一组城市以及每两个城市之间的距离，寻找一条经过每个城市一次且仅一次的最短路径，最终返回起点。
TSP不仅是理论研究的重要课题，在实际应用中也具有广泛的价值。例如，在物流配送、电路板钻孔、基因测序等领域，都可以找到TSP的实际应用场景。尽管问题表述看似简单，但随着城市数量增加，其求解难度呈指数级增长，因此被归类为NP难问题。这意味着在当前计算能力下，对于大规模数据集，找到最优解可能需要耗费极长的时间。
为了应对这一挑战，科学家们提出了多种近似算法和启发式方法来寻找接近最优解的结果，比如分支定界法、动态规划、遗传算法等。这些技术不仅推动了运筹学的发展，也为人工智能提供了丰富的实践案例。
总之，TSP虽然源于一个简单的问题设定，但它所涉及的研究内容却极其复杂且深奥，是连接基础理论与现实需求的关键桥梁之一。
