Bu çalışmada kombinatoryal optimizasyonalanının ünlü problemlerinden olan gezgin satıcı ve atama problemleri arasındakiilişkiden faydalanan yeni bir çözüm algoritması önerilmektedir. Atamaproblemleri için optimal çözümü veren Macar Algoritması ile simetrik gezginsatıcı problemi için başlangıç çözümleri elde edilmiştir. Elde edilen başlangıççözümleri En Yakın Komşu ve 2-Opt (NNH_2-Opt) sezgiselleri kullanılarakçözülmüştür. Önerilen yaklaşım sıklıkla kullanılan gezgin satıcı testproblemleri ile analiz edilmiş ve bilimsel yazında yer alan bazı çalışmalarınsonuçları ile kıyaslama yapılmıştır. Sonuç olarak, önerilen yöntemin hem çözümhızı hem de çözüm kalitesi bakımından kıyaslanan yöntemlere göre iyi olduğugösterilmiştir. Özellikle, problem boyutu büyüdükçe kıyaslanan yöntemlerin çözümsüresi uzarken, önerilen yöntem büyük boyutlu problemler için de hızlı çözümlersunabilmektedir. In this study, a novel solution algorithm which takes advantage of therelationship between traveling salesman and assignment problems which arefamous problems of combinatorial optimization area is proposed. By using theHungarian Algorithm, which provides the optimal solution for the assignmentproblems, initial solutions were obtained for the symmetric traveling salesman problem.The obtained initial solutions were solved using the Nearest Neighbor and 2-Opt(NNH_2-Opt) heuristics. The proposed approach has been analyzed with the frequentlyused traveling salesman test problems and compared with the results of somestudies in the scientific literature. As a result, it has been shown that theproposed method is superior to the other methods with regard to solution speedand quality. In particular, as the size of the problem increases, the solutiontimes of the compared methods are getting longer, while the proposed method canalso provide fast solutions for large-scale problems.