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旅行商问题（TSP）是运筹学领域广泛研究的基础组合优化问题。尽管其表述形式简单，但由于搜索空间呈指数级增长且消除子回路需要大量约束条件，该问题仍具有极高的计算复杂度。该研究团队提出了一种预处理策略，通过限制候选弧集合并仅保留每个顶点的最低成本邻接边，显著缩小了优化模型规模。基于TSPLIB基准实例的计算实验表明，该方法能大幅减少决策变量数量。研究人员分别采用经典优化技术和量子优化技术进行评估，结果显示该方法在计算时间和最优性差距方面均有改善。总体而言，该预处理策略提升了问题公式的可扩展性，使其更适用于传统求解器和新兴量子优化框架。