花半天规划的旅行路线，为什么还不如Python跑10秒的结果？

renhai

发布于 2026-03-16 16:55:48

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上周末，几个朋友计划在成都进行一场“特种兵式”一日游，他们兴致勃勃地列出了 8 个必去打卡点，然后开始面对那个永恒的难题：我们应该按什么顺序走，才能最快、最省力地玩遍所有地方？

朋友 A 是个行动派，他打开地图，凭感觉连线，半小时后拿出了一套方案。

朋友 B 则以严谨著称，他花了半天时间，反复对比、推敲，最终给出了一个他认为“绝对不可能被超越”的优化路线。

看着他们争执不下，我笑了笑，默默打开了我的电脑。

“或许，我们可以让代码来做个裁判。”

这篇文章，就是那场“人与机器”对决的实录。结果，绝对出乎你的意料。

目的地

我们选取八个热门地点作为目的地：西村大院，水井坊博物馆，太古里，当代美术馆，来福士广场，宽窄巷子，武侯祠横街，九眼桥，他们之间没有顺序限制，但是起点必须从成都俊发星雅俊园出发，终点为**全季酒店（成都武侯祠店)**。

为了看得更清楚，我绘制了 10 个点在地图上的分布图：

10 个点，点击阅读原文可以查看交互地图

我的目标很简单：

只考虑驾车，不考虑公交地铁和非机动车等交通工具。也不考虑景点有没有开门等情况。
找到一条驾车总时间最短的路线，依次走完这 10 个地方。不考虑公交地铁。

我特意找了两个朋友来手动规划路线，屏幕前的你也可以在上图中用箭头标出你的路线。

而我，我决定将这个规划难题交给算法来处理。路线规则则基于高德地图 api 实时规划，时间采用工作日上午，不会碰到早高峰。

接下来，就是我利用 Python 的两种不同算法，对比我们人类的路径规划能力和计算机之间的差距。

第一回合：简单算法的溃败

首先登场的是最广为人知的“最近邻算法”(Nearest Neighbor)。它的逻辑非常简单粗暴：从起点出发，永远选择离当前位置最近的下一个点，直到走完所有点。

这基本就是我们大多数人凭直觉规划路线时的思维方式。结果呢？

最近邻算法，点击阅读原文可以查看交互地图

最近邻算法路线：总耗时 211 分钟以上。

它在前期看似高效，但由于缺乏全局视野，浪费了大量时间在市中心与周边几个点的通勤上。

=== 最近邻算法 路线详情 ===
总驾车时间: 211.8分钟 (3.5小时)

详细路线:
1. 成都俊发星雅俊园 → 成都来福士广场 (31.9分钟)
2. 成都来福士广场 → 成都九眼桥 (14.0分钟)
3. 成都九眼桥 → 成都水井坊博物馆 (12.3分钟)
4. 成都水井坊博物馆 → 成都太古里 (11.8分钟)
5. 成都太古里 → 成都宽窄巷子 (22.4分钟)
6. 成都宽窄巷子 → 成都西村大院 (19.9分钟)
7. 成都西村大院 → 成都市武侯祠横街 (32.3分钟)
8. 成都市武侯祠横街 → 成都当代美术馆 (29.2分钟)
9. 成都当代美术馆 → 全季酒店(成都武侯祠店) (37.9分钟)
10. 全季酒店(成都武侯祠店) (终点)

结论：无脑“抄近道”，死路一条。

第二回合：当“进化”拥有了智慧

简单算法不行，我们得上更强大的“遗传算法”(Genetic Algorithm)。

你不需要理解它的复杂代码，只需要知道它的思想源于生物学的“优胜劣汰”。它会这样做：

随机生成 500 条不同的路线（相当于种群）。
计算每条路线的总时间，淘汰掉那些耗时最长的“劣等”路线。
让“优等”路线们相互“交叉”与“变异” ，产生一批更优秀的“子代”路线。
重复这个进化过程几百次。

最终，那个在残酷竞争中存活下来的“天选之子”，就是我们要找的最优路线。

我设定好参数，按下了执行键。10 秒后，结果跃然屏上。

相比于最近邻算法的211分钟，这是一个总耗时181.9分钟的更优解：

遗传算法的解法，点击阅读原文可以查看交互地图

=== 遗传算法 路线详情 ===
总驾车时间: 181.9分钟 (3.0小时)

详细路线:
1. 成都俊发星雅俊园 → 成都当代美术馆 (39.6分钟)
2. 成都当代美术馆 → 成都来福士广场 (23.9分钟)
3. 成都来福士广场 → 成都九眼桥 (14.0分钟)
4. 成都九眼桥 → 成都水井坊博物馆 (12.3分钟)
5. 成都水井坊博物馆 → 成都太古里 (11.8分钟)
6. 成都太古里 → 成都西村大院 (29.0分钟)
7. 成都西村大院 → 成都宽窄巷子 (22.3分钟)
8. 成都宽窄巷子 → 成都市武侯祠横街 (20.6分钟)
9. 成都市武侯祠横街 → 全季酒店(成都武侯祠店) (8.4分钟)
10. 全季酒店(成都武侯祠店) (终点)

人类是如何规划路径的

看完机器的路径，我们来看人类是如何规划的：

想必很多人心里都有一个答案，大致分为两类：

第一位朋友 A，就给出了比最近邻算法更优的方案，我称之为“先清边，后包围”：

朋友A的答案。

如果我们模拟一个人类视角来规划路线，可能就只能考虑点之间的距离，因为我们规划路线的时候，不可能去手动查询每一个起点和终点。对于 5 个景点，这意味着 5 * 4 = 20 次查询。如果要去 10 个景点，查询次数将暴增到 10 * 9 = 90 次！这个过程不仅耗时，而且极度枯燥，不可能会先完全查询再规划，我们只会根据直线距离的远近以及大致的车程来计算。

所以他的思路大致是这样的：

“既然 E 直线距离看起来这么远，我不如先从 A 出发，趁着体力好先去把 E 解决了。然后再把西北的 B 兴趣解决了，然后再回到市区，再轻松地逛 C、D。”
“这个策略虽然第一步看起来很“亏”，但它避免了最后那次致命的“长途奔袭”，总成本反而可能更低。”

这背后的行车路线是这样的：

朋友A

朋友A的总行程时间：192.3 分钟（3.20 小时）

正在生成路线地图...
绘制真实路径: 成都俊发星雅俊园 → 成都当代美术馆 (231个坐标点)
绘制真实路径: 成都当代美术馆 → 成都西村大院 (259个坐标点)
绘制真实路径: 成都西村大院 → 成都宽窄巷子 (122个坐标点)
绘制真实路径: 成都宽窄巷子 → 成都太古里 (93个坐标点)
绘制真实路径: 成都太古里 → 成都水井坊博物馆 (85个坐标点)
绘制真实路径: 成都水井坊博物馆 → 成都九眼桥 (71个坐标点)
绘制真实路径: 成都九眼桥 → 成都来福士广场 (134个坐标点)
绘制真实路径: 成都来福士广场 → 成都市武侯祠横街 (113个坐标点)
绘制真实路径: 成都市武侯祠横街 → 全季酒店(成都武侯祠店) (59个坐标点)

显然朋友 A 的路线也有瑕疵，尤其是在“成都当代美术馆”到“西村大院”之间绕了远路。即便如此，他花费的时间 192 分钟 也比最近邻算法的 211 分钟，快了近 10 分钟！

我们再来看看另一位朋友 B 是怎么想的：她也采用了“先清边，后包围”的策略，但在细节处理上更为老到：抵达“当代美术馆”后，她没有像朋友 A 那样长途奔袭到西村，而是选择北上先进入市中心，以环状路线将中心景点串联起来，最后才回到终点酒店。

朋友B

这位朋友的空间直觉与视觉处理能力非常强。她的大脑能够瞬间处理图形信息，找出一条“看起来最顺”的路径。而且，她还可能运用了“太古里和水井坊很近，可以打包游览”这类普通算法不知道的“隐形知识”。

按照她思路规划出的真实行车路线如下：

总行程时间：184.7 分钟
成都俊发星雅俊园 → 成都当代美术馆: 39.6 分钟
成都当代美术馆 → 成都来福士广场: 23.9 分钟
成都来福士广场 → 成都九眼桥: 14.0 分钟
成都九眼桥 → 成都水井坊博物馆: 12.3 分钟
成都水井坊博物馆 → 成都太古里: 11.8 分钟
成都太古里 → 成都宽窄巷子: 22.4 分钟
成都宽窄巷子 → 成都西村大院: 19.9 分钟
成都西村大院 → 成都市武侯祠横街: 32.3 分钟
成都市武侯祠横街 → 全季酒店(成都武侯祠店): 8.4 分钟

朋友 B 背后的行车路线是：

朋友B背后的行车路线

看完了人类选手的精彩表现和算法的冷静计算，现在是时候揭晓最终的排名了。

最终对决：毫厘之间的胜负

现在，所有选手的最终成绩都已出炉，让我们把它们放在一起看看：

最近邻算法（无脑派） : 211.8 分钟
朋友A（直觉派） : 192.3 分钟
朋友B（规划大师） : 184.7 分钟
遗传算法（10秒） : 181.9 分钟

结果揭晓：遗传算法以2.8分钟的微弱优势，险胜最强人类！

这个结果，远比“机器碾压人类”的剧本要有趣得多。但我们不禁要问：这决定胜负的区区几分钟，究竟差在了哪里？

乍一看，两条路线的宏观策略惊人地一致：

从起点出发，先向南解决最远的当代美术馆，然后北上进入市中心，以环线方式清扫中部景点，最后回到武侯祠附近的终点。这雄辩地证明了朋友B的“先清边，后包围”策略是完全正确的。

真正的分歧点，仅在于对宽窄巷子和西村大院这两个景点的访问顺序上。 一个微小的调整，造就了截然不同的结果。

遗传算法（冠军）左图 vs 朋友B（亚军）右图：

遗传算法（冠军）左图 vs 朋友B（亚军）右图

朋友B（亚军）的顺序: ... → 太古里 → 宽窄巷子 → 西村大院 → ...

这个顺序非常符合人类的直觉，在地图上看起来更“顺路”，从东向西逐步推进。

遗传算法（冠军）的顺序**: ... → 太古里 → 西村大院 → 宽窄巷子 → ...

这个顺序是反直觉的。算法选择从太古里完成一次长距离的“跳跃”，先去更西边的西村大院，然后再“折返”到东边的宽窄巷子。

为什么这个看似“绕路”的选择反而更快？我们来分解这两步的耗时：

朋友B的走法:
- 太古里 → 宽窄巷子 (22.4分钟)
- 宽窄巷子 → 西村大院 (19.9分钟)
- 合计：42.3 分钟遗传算法的走法:
- 太古里 → 西村大院 (29.0分钟)
- 西村大院 → 宽窄巷子 (22.3分钟)
- 合计：51.3 分钟

看到这里，你可能会疑惑，算法的这两步明明多花了9分钟，它怎么赢的？

答案在下一步！

从西村大院出发后，朋友B的下一站是武侯祠横街，耗时32.3分钟。
从宽窄巷子出发后，算法的下一站也是武侯祠横街，耗时20.6分钟。

在这里，算法凭空多抢回了将近12分钟！

结论已经非常清晰：

算法用前两步多付出的9分钟作为代价，换取了在关键的下一步上节省12分钟的巨大优势。这是一次经典的 “牺牲局部最优，换取全局胜利” 。它通过一次反直觉长途奔袭，将自己送到了一个更有利的出发点，从而在后续路程中获得了回报。

这正是人类思维的盲点。我们倾向于选择“步步为营”的最优解，而算法却能洞察全局，完成一次我们绝不会考虑的、跨越式的“战略投资”。

算法的价值：将“大师级”规划普惠化

那么，既然最强的算法也只是险胜顶尖的人类，我们为什么还需要它？

因为，我们大多数人在规划路线时，都只是“朋友 A”的水平，甚至还不如。我们没有天赋，也没有精力去反复推演那40,320种可能性。

而算法的真正价值正在于此：它将朋友 B 这种万里挑一的“大师级”规划能力，变成了一种人人都能在 10 秒内稳定拥有的“基础服务”。

算法的存在，不是为了和最强的人类一较高下，而是为了补足我们普通人的短板，让我们每个人都能轻松拥有专属于自己的“最优解”。

回到最初的问题：花半天规划的旅行路线，为什么还不如 Python 跑 10 秒的结果？

答案已经清晰：

因为那 10 秒的背后，站着一位永远不知疲倦、能瞬间看透全局的规划大师。即便最顶尖的人类也可能出现微小偏差，但它总能稳定地交付那个无限接近完美的答案。

不过，这次对决是在路况良好的周一上午进行的。一个更有趣的问题浮现在我脑海里：

如果把这两条路线，同时抛入周一早上 8 点的“地狱级”早高峰里，战局又会如何？

人类积累的“路感”和经验，还能否对抗由无数数据点汇集而成的“堵车洪流”？在那样的极限压力下，算法又是否能找到一条我们人类无法想象的“求生之路”？

我把这个问题，留给屏幕前的你。

如果你对这个决感兴趣，不妨自己动手尝试一下。源代码可以访问 Github：旅行规划问题[1]获取。

写在最后

一个简化的理想实验

需要强调的是，这次演示是一个在高度理想化条件下进行的实验。为了聚焦于路线规划算法本身，我忽略了大量现实世界中的复杂因素，例如：

景点游玩时间：我假设了每个景点固定的游玩时长，但实际上每个人的兴趣不同。
景点开放/关闭时间：没有考虑景点是否在预计到达时开门。
用餐需求：行程中没有规划吃饭的时间和地点。
真实路况：我们虽然使用了高德地图API获取的平日路况，但并未模拟交通拥堵最严重的高峰期。正如文末的彩蛋所示，在极限路况下，不同路线方案的耗时差距会进一步拉大。
交通工具单一：未考虑公交地铁、骑行和步行等交通方式。
个人偏好：没有考虑用户可能对某些景点有特殊的偏好。

因此，这个脚本目前还只是一个有趣的“玩具”，而非一个成熟的旅行规划工具。

未来的可能性：让“助手”更智能

这次简单的尝试也让我看到了这类工具的巨大潜力。基于现有框架，我们可以继续探索，让它变得更强大、更“人性化”。

数据与 API 的深化：引入开放时间、实时路况预测...
算法的扩展：尝试模拟退火、蚁群算法...
现实因素的考量：加入用餐规划、精力模型...
交互与产品的升华：从脚本变成一个真正的应用...

总而言之，算法或许不能完全替代我们旅行中的随性与惊喜，但它无疑可以成为一个强大的助手，帮助我们处理掉规划中最繁琐和重复的部分，让我们能把更多宝贵的时间，留给真正的风景。

核心算法重复造轮子

目前是在“重复造轮子”。我手动实现了最近邻和遗传算法，这对于学习和理解原理非常好。但工业界有现成的、经过高度优化的库（如OR-Tools, NetworkX），它们通常比我们手写的版本更快、更稳定、结果也更好。

欢迎在评论区里疯狂吐槽你在 ArcGIS、python 代码里遇到的烦心事，或者聊聊你对这个系列、对哪个技术方向最感兴趣。你们的反馈会直接影响我后续内容的侧重点！

参考资料

[1]

旅行规划问题: https://github.com/renhai-lab/Urban-Spatial-Data-Analysis-Notebook/tree/main/4-%E7%A9%BA%E9%97%B4%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90/%E5%85%B6%E4%BB%96%E6%A1%88%E4%BE%8B/%E6%97%85%E8%A1%8C%E8%A7%84%E5%88%92%E9%97%AE%E9%A2%98

[2]

个人网站: https://www.renhai.online/

[3]

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[4]

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[5]

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