為了提高 CAACS 演算法在大規模 GTSP 實例上的效率和可擴展性，可以考慮以下幾個策略。首先，優化演算法的參數設置，例如調整蚂蚁數量、信息素蒸發率和局部更新因子，以找到最佳的參數組合，從而提高收斂速度和解的質量。
其次，可以引入分層或分區的策略，將大規模問題劃分為多個小的子問題，分別進行求解。這樣不僅可以減少每次迭代的計算量，還能提高演算法的並行性，從而加快整體運行速度。
此外，考慮使用混合策略，將 CAACS 與其他優化技術結合，例如遺傳算法或粒子群優化，形成一個混合型的優化框架，利用不同算法的優勢來克服各自的不足，進一步提升效率。
最後，針對大規模實例的特點，可以設計更高效的數據結構和算法流程，以減少不必要的計算和內存消耗，從而提高整體的可擴展性。