基于信息熵的免疫算法求TSP

资 源 简 介

基于信息熵的免疫算法求TSP

详 情 说 明

基于信息熵的免疫算法求解TSP问题是一种结合生物免疫系统原理和信息熵理论的优化方法。TSP（旅行商问题）是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条最短路径，使得旅行商访问所有城市并返回起点。传统的优化算法可能在求解大规模TSP问题时陷入局部最优或计算效率不足，而免疫算法因其自适应性、多样性保持能力，在解决此类问题上表现出较好的潜力。

该算法的核心思想是利用生物免疫系统的克隆选择、变异和记忆机制来优化路径。免疫系统中的抗体对应问题的候选解（即可能的路径），而抗原则代表问题的优化目标（如路径总距离）。信息熵用于衡量抗体群体的多样性，避免算法过早收敛到次优解。

算法的主要步骤如下：首先，随机生成初始抗体群体（路径集合）；然后，计算每个抗体的亲和度（路径总距离的倒数），亲和度高的抗体会被优先选择进行克隆扩增；接着，对克隆后的抗体进行变异操作，以增强搜索能力；最后，通过信息熵评估抗体群体的多样性，动态调整变异强度，确保算法在全局搜索和局部优化之间取得平衡。

与传统的遗传算法相比，基于信息熵的免疫算法在保持种群多样性方面表现更优，能够有效避免早熟收敛问题。此外，信息熵的引入使得算法能自适应调整变异策略，从而提高收敛速度和求解精度。