请利用分支限界法使用Java语言解决TSP问题，并给出剪枝代码。同时，请确定目标函数的下界lb，并给出目标函数值的计算方法（限界函数）。最后，请基于下界，利用优先队列式分枝限界法，搜索最优值和最优解。

在Java中，分支限界法可以用于求解旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP），这是一个经典的组合优化问题。我们将使用贪心策略作为初始近似解，然后通过递归地生成所有可能的路径并剪枝不必要的分支来寻找全局最优解。

首先，我们需要定义一个节点类，存储城市信息以及到其他城市的距离：

class City {
    int id;
    double distanceTo;

    // 构造函数和getters/setters省略
}

接下来，我们可以定义一个TSPSolver类，其中包含目标函数、剪枝函数、优先队列等：

import java.util.*;

class TSPSolver {
    private PriorityQueue<Node> queue; // 优先队列，存储当前路径及其目标函数值

    public void tsp(City[] cities, Node start) {
        queue = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(Node::getCost));
        queue.offer(new Node(start, 0)); // 添加起始城市，成本为0
        while (!queue.isEmpty()) {
            Node node = queue.poll();
            if (node.isOptimal()) { // 如果达到最优，返回结果
                return processSolution(node);
            }
            expandNode(node, cities); // 扩展节点，添加新路径到队列
        }
    }

    // 计算目标函数的下界lb
    private double calculateLB(Node node) {
        // 下界通常是前一段路径加上当前城市到未访问城市中最远的距离
        return node.getCost() + cities[node.id].distanceTo(cities[node.unvisitedCities.size()]);
    }

    private void expandNode(Node node, City[] cities) {
        for (City city : cities) {
            if (!city.visited && city != node.city) {
                double cost = node.getCost() + city.distanceTo(node.city);
                if (cost < calculateLB(node)) { // 剪枝：如果新路径的成本小于下界，添加到队列
                    Node newNode = new Node(city, cost);
                    queue.offer(newNode);
                }
            }
        }
    }

    private void processSolution(Node node) {
        // 根据需要处理最优解，如打印路径等
        System.out.println("Optimal cost: " + node.getCost());
        // ... 
    }
}

// 定义节点类，包含城市、成本、已访问城市等属性
class Node {
    City city;
    double cost;
    List<City> unvisitedCities;

    // 构造函数、getter/setter、isOptimal()方法等省略
}