摘要
旅行商问题（TravelingSalesmanProblem,TSP）是运筹学和理论计算机科学中的经典难题，也是众多领域实际应用中的核心问题。
人工鱼群算法（ArtificialFishSwarmAlgorithm,AFSA）作为一种模拟鱼群觅食行为的群体智能优化算法，近年来被广泛应用于TSP的求解。
本文首先介绍了TSP问题和人工鱼群算法的基本概念，然后重点综述了国内外学者基于人工鱼群算法求解TSP问题的研究现状，包括算法的改进策略、参数设置、编码方案以及混合算法等方面。
最后，对人工鱼群算法求解TSP问题未来的研究方向进行了展望。
关键词：旅行商问题；人工鱼群算法；群体智能；优化算法；路径规划
#1.1旅行商问题(TSP)
旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是在给定一系列城市和每对城市之间的距离的情况下，找到访问每个城市恰好一次并返回起始城市的路线，且总距离最短。
TSP问题可以应用于物流配送、路径规划、电路板钻孔等多个领域，具有重要的现实意义。
#1.2人工鱼群算法(AFSA)
人工鱼群算法（AFSA）是一种基于动物行为的群体智能优化算法，其灵感来源于鱼群在水中觅食、聚集、追逐等社会行为。
AFSA算法通过模拟鱼群个体的行为，如觅食、聚群、追尾和随机游动等，实现对解空间的全局搜索，最终找到问题的最优解或近似最优解。
AFSA算法具有以下特点：
正反馈性:人工鱼会根据自身状态和周围环境信息，选择更有利的方向移动，这种正反馈机制有利于算法快速收敛到最优解附近。
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