大规模TSP问题规划方案中的避坑事项
TSP问题（城市数>1000），基于GPU并行化遗传算法的改进：
一、算法结构优化
1. 分层聚类预处理
from sklearn.cluster import KMeansclass HierarchicalClustering:def __init__(self, n_clusters=100):self.kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters)def cluster(self, cities):# 使用MiniBatchKMeans加速大规模数据聚类return self.kmeans.fit_predict(cities)-
优势：将1000+城市分解为100个簇，每个簇独立处理
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效果：种群规模从1000降至100，计算量减少90%
2. 近似适应度计算
class ApproximateFitness:def __init__(self, cities, k=50):self.kdtree = cKDTree(cities)self.k = kdef calc(self, path):# 仅计算k近邻距离total = 0for i in range(len(path)):_, idx = self.kdtree.query(path[i], k=self.k)total += np.linalg.norm(path[i](@ref)- path[idx])return total-
优化原理：通过空间索引减少距离计算次数
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加速比：适应度计算时间降低80%
二、遗传操作改进
1. 高效交叉策略
def ordered_crossover(parent1, parent2):"""改进的顺序交叉（OX）"""size = len(parent1)a, b = np.random.choice(size, 2, replace=Fals