该演示将 GPU 求解器限制为 16 个节点。我们需要数百个。如果它能在短时间内解决数百个问题，那就值得考虑了。我怀疑（我还没有确定）GPU 代码不能在 worker 上运行。

是的，我一直在寻找现成的库，但一无所获。我认为最有前途的是（非 gpu）http://parano.github.io/GeneticAlgorithm-TSP/ 和http://francisshanahan.com/tsa/tsaGAworkers.htm

需要注意的事项：我们没有纯 TSP 配方。我们有以下节点而不是节点：

• 开放路径：2 个端点。TSP 必须决定进入哪个端点和退出哪个端点。
• 封闭路径：TSP 必须决定环路上的哪一点应该是入口点。它也将是出口点。

完全优化的 TSP 方法可能没有明显的方法来扩展它来处理我们的案例。

我们可以使用预定义的坐标（如归巢位置）作为原点吗？这很天真，但也许适合第一种方法？

嗯，在 gcodes 上做了一些工作http://xyzbots.com/gcode-optimizer/

几个月前，我写了一个简单但非常有效的 gcode 优化器，在我的例子中，它大大减少了无用的 G0 移动。我在 LaserWeb3 中实现了它，但我从未将它推到上游（https://github.com/Biondilbiondo/LaserWeb3）。如果你喜欢它，我会很乐意在 laserweb 4 中实现它。在我的工作中，我没有使用真正的解决方案来解决 TSP 问题，它非常复杂并且 CPU（或 GPU）密集（也在 euristhic 方法中，参见例如，据我所知解决 tsp 的最佳程序之一http://www.math.uwaterloo.ca/tsp/concorde.html) 任务，但我只是应用最近邻搜索，它给出的路径不是最佳路径，但比默认路径好得多（至少在 laserweb3 中，它只采用与 svg 文件中相同的路径顺序）。如果你喜欢这种工作，请帮我找到应该实现优化器的地方（我想是在 cam.js 的 cut 函数中的某个地方？）
Biondilbiondo

cam.js 中的 mergePaths() 进行最近邻搜索。

@Biondilbiondo感谢您的支持！但似乎确实有一个 NN 算法 @tbfleming说。

我找到了另一个https://github.com/lovasoa/salesman.js并且看起来很有前途。

@tbfleming你能看看这个吗？https://github.com/alsliahona/gcode-optimizer

@jorgerobles https://github.com/alsliahona/gcode-optimizer做最近的邻居。