1.一种基于TSP分析对点胶路径优化的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取CAD文件的图元数据；
S2：以步骤S1中获取的图元数据作为TSP的输入参数，采用遗传算法进行迭代计算，遗传算法根据图元数据形成有序图元序列；
S3：在S2的迭代计算中，比较有序图元序列的本次距离E和历史最短距离F的大小:若E＜F，则跳至步骤S4；若E≥F，则返回步骤S2；
S4：保存E，形成新的历史最短距离，返回步骤S2；
S5：E始终为同一值且持续常数N代后未变化，则迭代计算终止；
S6：步骤S5中的E为优化后的点胶路径。
2.根据权利要求1所述的基于TSP分析对点胶路径优化的方法，其特征在于，所述步骤S1中，图元数据包括点、直线、圆、弧和/或多义线对应的坐标数据，其中，直线坐标数据时取直线的中点作为图元数据，圆坐标数据时取圆心作为图元数据，弧坐标数据时取弧的起点和终点所构成的线段的中点作为图元数据，多义线坐标数据时取多义线的起点和终点所构成的线段的中点作为图元数据。
3.根据权利要求2所述的基于TSP分析对点胶路径优化的方法，其特征在于，所述步骤S2中，有序图元序列包括若干图元组，每一图元组包含步骤S1中的图元数据；迭代计算包括分析每一图元组中连接各个图元数据的距离，以形成有序图元序列的距离。
4.根据权利要求3所述的基于TSP分析对点胶路径优化的方法，其特征在于，所述步骤S5中，常数N≥10。
5.根据权利要求4所述的基于TSP分析对点胶路径优化的方法，其特征在于，所述步骤S6之后还包括步骤S7：以坐标原点为起始点，然后分两次针对优化后的点胶路径计算顺时针和逆时针两个距离值H和M，取H和M中小值为最优路径距离值。
6.根据权利要求5所述的基于TSP分析对点胶路径优化的方法，其特征在于，所述步骤S7之后还包括步骤S8：输出最优路径距离值。