基于信息熵和混沌理论的遗传—蚁群协同优化算法

<p>为了融合遗传算法和蚁群算法在解决组合优化问题方面的优势, 提出一种基于信息熵和混沌理论的遗传-蚁<br> 群协同优化算法. 利用信息熵产生初始群体, 增加初始群体的多样性, 并将混沌优化的遍历特性引入融合的遗传-蚁<br> 群算法, 改进相关参数, 实现参数的自适应控制以及遗传算法与蚁群算法混合优化策略的有机集成. 通过仿真实例表<br> 明了混合智能算法在解决旅行商问题(TSP) 50 座城市最短路径寻优时的有效性.</p>