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本文围绕着以TSP问题为代表的一类NP难解问题，综述了求解该类问题的启发式算法研究：详细介绍了这些问题的定义、应用背景、现有理论成果和已有算法分类；分析了这类问题的启发式算法统计模型分布，首次提出了解的性能分布并分析了它对实际求解该类问题的指导意义；提出了该类问题的解空间概率统计模型，给出了解空间的概率统计模型；设计了高效的启发式算法，得到了许多启发式信息并利用它们为TSP问题、GPP问题、QAP问题之类的NP难解问题设计了高效的启发式和宏启发式算法，分析并设计了高效的演化算法，对大部分已有的交叉算子进行了分类；研究并改进了EAX交叉算子、局部搜索算子以及群体更新策略，为TSP问题设计了高效的演化算法。