提出结合自适应邻域法与遗传算法来求解TSP问题。在自适应邻域法中，从某个城市出发，下一城市不一定是其最近城市，而是在比其最近城市稍远的邻域范围进行动态随机选取。在求解TSP时，采用自适应邻域法对种群初始化，然后采用选择、交叉、变异进行迭代，在选择中仅保留父代90％的样本，剩下的采用自适应邻域法产生新样本进行补充。仿真实验结果表明所提算法与其他算法相比具有竞争能力。