矩阵支配：基于众智慧的遗传算法元启发式方法求解 NP 完全问题

本研究探索了将基于众智慧的遗传算法元启发式方法应用于 NP 完全矩阵支配问题（以下简称 TMDP）的应用，该问题本身是图相关问题的一个约束。矩阵支配涉及在矩阵中准确放置一部分单元（称为支配者），以支配其剩余单元。本研究将遗传算法的探索性特征与众智慧相结合，以用户定义的参数在计算复杂性考虑下寻找更优解，主要以适应度评估函数和约束函数为主要衡量标准，以应对遗传算法的随机性。通过该方法，我提出了一种结合众智慧的 MDP 新方法，强调在选择过程中进行集体决策，并通过探索矩阵置换及其在寻找最优解方面的相关性来实现。结果表明，这种收敛潜力能够生成高效解，优化支配者数量及其在矩阵中的战略放置之间的权衡，同时有效地确保一致且完整的矩阵支配。