传统遗传算法存在早熟现象，而且其在海量数据模型下的求解精度和可扩展性也有待提高。为了改进上述问题，在研究孤岛模型和细粒度模型优势基础上，利用遗传算法自身的并行性，提出一种仿细粒度的粗粒度并行模型，基于Spark实现了一种双层并行的遗传算法。将改进算法应用于旅行商问题Berlin52数据集的求解，实验结果表明，与传统的并行模型相比，改进后的算法可以明显缩短计算时间，增大搜索范围，早熟现象也得到了改善。