TSP是“旅行商问题”（Traveling Salesman Problem）的缩写，它是一个经典的组合优化问题，在数学和计算机科学领域有着广泛的研究。这个问题描述了一个旅行商人需要访问一组城市，并且每个城市只访问一次，最后返回出发的城市。目标是找到一条最短路径，使得旅行商能够完成整个旅程。
TSP在理论计算机科学中属于NP难问题，意味着随着城市数量的增加，寻找最优解所需的时间呈指数级增长。尽管如此，该问题在实际应用中具有重要价值，尤其是在物流配送、电路板钻孔、DNA测序等领域。为了求解TSP，研究者们开发了多种算法，包括精确算法（如动态规划、分支定界法）和近似算法（如贪心算法、遗传算法等），这些方法能够在合理时间内为大规模问题提供较优解。
在工程领域，解决TSP问题有助于提高效率、降低成本，例如通过优化送货路线来减少运输成本或缩短生产周期。此外，TSP还促进了计算复杂性理论的发展，激发了对高效算法设计的兴趣。因此，无论是在学术研究还是工业应用中，TSP都具有重要意义。
