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由于两种技术都不能保证最佳解决方案，因此您的里程会有所不同幸运的是，任何一种技术都可以胜过另一种技术。这两种技术都有利有弊。
最近邻居：+快，+简单， - 通常不是最佳
遗传算法： - 更慢，更复杂，+解决方案趋向于随时间变化
最大的区别在于随机算法如simulated annealing和遗传算法可能会随着时间的推移而不断改进 - 你让它们运行的时间越长，你获得最佳解决方案的可能性就越大（尽管没有保证）。
由于NN很快，所以没有什么可以阻止你组合这些技术。运行NN以找到可能优于随机的起始解决方案。然后，将该解决方案提供给您的遗传算法，并在您觉得合适时让它运行。
如果您对最佳解决方案感兴趣，请查看Lin-Kernighan heuristic和Linear Programming。两者都用于查找大型旅行的最佳解决方案，包括this solution和85,900 city tour的24,978 city Sweden tour。
Georgia Tech TSP site是一个很好的资源。