飞针测试机是一个在制造环境测试PCB(印刷电路板)的系统。它用探针代替车床，在X-Y机构上装有4-8个由电机驱动的可分别快速移动的探针，利用探针在Z方向的移动同PCB的焊点进行接触并进行电气测量。测试人员把设计工程师的CAD数据转换成可使用的文件，这些文件包含了需要测试的焊点的坐标(X，Y)及焊点在PCB中的网络值，由此决定驱动各个探针的X、Y、Z电机的移动．通常，一块PCB上可能有上千个焊点，如果探针不按一种最优或较优的路径移动进行测试，可能会耗费数倍的测试时间，延误生产。把旅行商问题(Traveling Salesman Problem，简记为TSP)应用到该系统上，很好的解决了探针移动轨迹优化的问题。 TSP属于组合数学中一个古老而又困难的问题。有效的解决它，在可计算理论上具有重要的理论意义，同时也具有重要的实际应用价值。 首先，基于本文的研究背景，引出了TSP在飞针测试机上应用的意义和价值。随后叙述了TSP的一般提法，描述了其数学模型，综合介绍了关于解决TSP的相关算法，并做了性能比较。 其次，把不完全算法中的遗传算法应用到TSP中。对其中关键的交叉算子介绍了一种针对TSP的改进措施。此外，基于局部寻优的思想，介绍了一种特殊的矩阵式TSP的解决方法。 最后，介绍了飞针测试机控制系统的开发过程，包括硬件系统和软件设计两个部分。此外，把遗传寻优和矩阵式TSP综合应用于探针路径优化问题上。把需要测试的焊点看作是各个城市，探针看作旅行商，而“旅行的费用”就是探针遍历所有焊点所行走的距离，实际运行结果表明，飞针测试机控制系统达到了测试功能，且路径优化算法能够找到最优解或次最优解。