长期以来，旅行商问题一直被认为是现有优化方法的一个挑战性应用程序，也是开发新优化方法的基准应用程序。 与许多现有算法一样，传统的遗传算法在此类问题上的成功将非常有限，尤其是随着问题规模的增加。 提出了一种基于规则的遗传算法，并论证了旅行商问题的集集。 与模拟退火技术和标准遗传算法比较了求解特性和求解效率。 结果表明，基于规则的遗传算法可为所有考虑到的问题大小提供出色的性能。 此外，优化后的分析可以洞悉在解决方案过程中成功应用了哪些规则，从而可以修改规则以进一步提高性能。