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Normalmente os TSPs bidimensionais estão disponíveis na literatura. Mas, na vida real, os TSP tridimensionais (3DTSP) estão em voga. Em 3DTSP, os diferentes transportes disponíveis em diferentes cidades são utilizados pelo vendedor por um custo mínimo. Estes TSPs têm amplas aplicações em representação médica, encaminhamento em rede, transporte, problemas logísticos e no campo da fabricação electrónica, etc. Mais uma vez, estes problemas NP-duros podem ser formulados e resolvidos em diferentes ambientes imprecisos. Aqui, o Algoritmo Genético é desenvolvido e utilizado para resolver este tipo de problemas NP-duros. Os diferentes tipos de operadores de Algoritmos Genéticos foram recentemente desenvolvidos para resolver estes problemas. Durante o meu trabalho de investigação, observei que para resolver os problemas de optimização discreta através de técnicas de computação suave, particularmente Algoritmo Genético, Optimização de colónias de formigas, Optimização de enxames de partículas, há muito espaço para conceber novos operadores com diferentes parâmetros incertos e nova técnica de hibridação. Isto motivou-me a considerar alguns PTS inovadores e a resolver através de técnicas de computação suave.