如何优化这个算法以减少重复计算？

为了优化遗传算法并减少重复计算，可以采用以下策略：

1. **存储历史最优解**[^1]：每次迭代后，记录下当前找到的最佳解，避免在后续搜索中再次计算相同的解决方案。

# 假设有一个全局变量 best_solution 存储最优解
best_solution = None

def optimize(population):
    global best_solution
    ... # 迭代过程
    if current_solution.fitness > (best_solution or {}).fitness:
        best_solution = current_solution

2. **剪枝策略**：对于部分确定不会产生更好解的部分搜索空间，可以提前终止计算，例如在达到一定的迭代次数或适应度阈值后停止。

MAX_ITERATIONS = 1000
if iteration >= MAX_ITERATIONS:
    return best_solution

3. **缓存机制**：利用缓存技术如LRU（Least Recently Used）来存储已经计算过的适应度值，下次遇到相同个体时直接返回结果，而不是重新计算。

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=None)
def calculate_fitness(individual):
    ...

4. **动态调整种群大小和多样性**：随着进化过程，可以根据当前搜索状态调整种群规模和交叉/变异概率，以便更好地探索和利用解的空间。

这些改进旨在提高算法效率，减少重复计算，使其更适合解决复杂问题。