【摘 要】
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针对蚁群算法在旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)求解中难以找到最优解、容易早熟的问题,提出一种基于信息熵的多种群博弈蚁群算法。首先,算法采用主从合作博弈机
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,上海工程技术大学管理工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61673258,No.61075115,No.61403249,No.61603242)
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针对蚁群算法在旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)求解中难以找到最优解、容易早熟的问题,提出一种基于信息熵的多种群博弈蚁群算法。首先,算法采用主从合作博弈机制,引入夏普里公式和信息熵,自适应调整各算子的使用权重,同时构造奖惩算子,提高算法收敛性;然后,对从种群引入针锋相对策略,进行协同学习,提高从种群多样性;进一步,根据帕累托最优原则,对从种群引入协调博弈机制进行自适应合作,提高算法性能。最后,以TSPLIB标准库中的多组TSP问题作为实验算例,进行算法性能分析。实验
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