TSP问题在图论的意义下就是最小Hamilton圈问题，是组合优化领域的重要问题之一，它有着广泛的应用，因而对其开展深入广泛的研究具有重要的理论价值和实用意义。 本文主要工作是探讨LKH算法解决TSP问题。论文首先综述TSP问题的研究现状，介绍目前解决TSP问题的主要算法，重点研究LK经典算法和LKH改进算法，并对LKH 1.3版和2.0版算法引擎做测试和评价。 在此基础上，本文致力于实现LKH 2.0版算法引擎的可视化，独立开发了LKH-Conquer的可视化TSP系统。该系统不仅把TSP问题生成的可视化、TSP数据现实的可视化、TSP求解性能的可视化集成，还把窗口的各种属性参数化，使整个可视化界面更直观、明了。 然后，提出LKH算法的增量式改进算法，主要是针对TSP问题的顶点增加、删除和修改三种TSP扰动的算法研究，并将其可视化，与LKH 2.0版算法引擎可视化系统形成一个整体。经过大量的实验表明，该改进算法得到较好的实验结果，并有较强的实际应用意义。 最后，需要提出的是，本文所作研究仅限于13509点的求解，对大规模问题的求解没有涉及，目前国外最新研究成果是85900个城市的求解；另外本文的可视化实现不支持三维显示，有待新版本发布解决。