为了解决规模复杂的旅行商问题，提出了融合蚁群算法和粒子群算法的一种群体智能混合算法，并构建了惯性权值模糊自适应调整模型。针对此混合算法易陷入局部最优，设计了参数自动调节机制，以达到局部搜索和全局搜索之间的平衡。在搜索的初期时，参数[ω]会自适应调整为较大值，则算法应具有很强的全局搜索能力；当进入搜索的后期时，参数[ω]会自适应调整为较小值，则算法应具有较强的局部搜索能力。通过大量仿真实验表明，改进的混合算法搜索能力优于同类算法和传统算法，而且该模型应用在大规模TSP中，获得了满意的效果。