帝国竞争算法求解TSP

资 源 简 介

帝国竞争算法求解TSP

详 情 说 明

帝国竞争算法(Imperialist Competitive Algorithm, ICA)是一种受政治殖民过程启发的启发式算法，常用于求解复杂的组合优化问题。将其应用于旅行商问题(TSP)时，主要模拟了国家之间的竞争和同化过程。

算法在TSP问题中的核心思路是：将每个潜在路径视为一个"国家"，通过初始化多个帝国（国家群体）进行迭代优化。优势帝国会吸收较弱帝国的资源，最终收敛到最优路径解。关键步骤包括：随机生成初始国家、计算路径成本（即适应度）、建立帝国并进行同化操作、帝国间竞争淘汰。

与传统遗传算法相比，帝国竞争算法在种群多样性保持和收敛速度之间有更好平衡，特别适合城市规模较大的TSP问题。算法通过模拟政治扩张中的"同化策略"和"革命机制"，能有效跳出局部最优解。实际应用时需注意调整帝国数量、同化系数等参数以获得最佳性能。