El problema del viajante de comercio (TSP) existe ampliamente en aplicaciones prácticas de la vida real; es un tema que está bajo investigación y presenta desafíos sin resolver. Las soluciones existentes aún tienen algunos desafíos en la velocidad de convergencia, el tiempo de iteración y la evitación de la optimización local. En este trabajo, se introduce un nuevo método, llamado algoritmo de planta carnívora discreta (DCPA) con eliminación de similitud para abordar el TSP. En este enfoque, utilizamos una combinación de seis pasos: primero, el algoritmo redefine las operaciones de resta, multiplicación y adición, con el objetivo de garantizar que pueda cambiar del espacio continuo al espacio discreto sin perder información; segundo, se propone un método de agrupación de clasificación simple para reducir la posibilidad de quedar atrapado en un óptimo local; tercero, se agrega la operación de eliminación de similitud, que ayuda a mantener la diversidad de la población; cuarto, se propone una probabilidad de atracción adaptativa para equilibrar la exploración y la capacidad de explotación; quinto, se emplea una estrategia de búsqueda local iterativa (ILS), que es beneficiosa para aumentar la precisión de la búsqueda; finalmente, para evaluar su rendimiento, DCPA se compara con nueve algoritmos. Los resultados demuestran que DCPA es significativamente mejor en términos de precisión, error promedio de la solución óptima y tiempo de iteración.