信息熵驱动的多种群博弈蚁群算法优化TSP

本文主要探讨了"结合信息熵的多种群博弈蚁群算法"这一创新性的计算机科学方法，针对旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的求解挑战。旅行商问题是经典的组合优化问题，旨在寻找在给定城市坐标下，能够遍历所有城市并返回起点的最短路径。原蚁群算法在解决这类问题时，常面临找到全局最优解困难以及容易陷入局部最优的困境。 作者提出的新算法以主从合作博弈机制为基础，引入夏普利公式和信息熵来动态调整算子的权重。夏普利公式在博弈论中用于衡量个体在合作下的收益，信息熵则用于衡量不确定性，两者相结合能够使得算法更加智能地选择合适的搜索策略，从而提升算法的收敛性和性能。 此外，作者还针对从种群引入了针锋相对策略，通过协同学习的方式增强种群多样性，防止过早收敛。针锋相对策略鼓励竞争和探索，有助于避免算法陷入局部最优。进一步地，利用帕累托最优原则，对从种群实施协调博弈机制，使得个体之间能实现自适应的合作，共同提高整体算法的表现。 实验部分，作者选取了TSPLIB标准库中的多组TSP问题作为测试案例，对新算法进行了深入的性能分析。实验结果显示，与传统的TSP算法相比，结合信息熵的多种群博弈蚁群算法在求解精度和稳定性方面表现出显著的优势，这意味着它能够更有效地解决复杂且具有挑战性的TSP问题。 这篇论文通过对信息熵和博弈论的巧妙融合，以及对算法结构的精心设计，提出了一个新颖的解决旅行商问题的方法，为优化问题求解领域提供了新的思路和可能。这不仅提升了蚁群算法的求解能力，也为其他复杂问题的求解提供了有价值的经验和借鉴。