计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2011年
32期
42-44,86
,共4页
量子进化%蚁群算法%旅行商问题(TSP)%组合优化
量子進化%蟻群算法%旅行商問題(TSP)%組閤優化
양자진화%의군산법%여행상문제(TSP)%조합우화
鉴于蚁群算法(ACA)在求解TSP时表现出的优越性,以及量子进化算法(QEA)在求解组合优化问题时表现出的高效性,将ACA与QEA的算法思想进行融合,提出一种新的求解TSP的量子蚁群算法.该算法对各路径上的信息素进行量子比特编码,设计了一种新的信息素表示方式,即量子信息素；采用量子旋转门及最优路径对信息素进行更新,加快算法收敛速度；为了避免搜索陷入局部最优,设计了一种量子交叉策略,以改善种群信息结构.仿真实验结果表明了该算法具有较快的收敛速度和全局寻优能力,性能明显优于ACS.
鑒于蟻群算法(ACA)在求解TSP時錶現齣的優越性,以及量子進化算法(QEA)在求解組閤優化問題時錶現齣的高效性,將ACA與QEA的算法思想進行融閤,提齣一種新的求解TSP的量子蟻群算法.該算法對各路徑上的信息素進行量子比特編碼,設計瞭一種新的信息素錶示方式,即量子信息素；採用量子鏇轉門及最優路徑對信息素進行更新,加快算法收斂速度；為瞭避免搜索陷入跼部最優,設計瞭一種量子交扠策略,以改善種群信息結構.倣真實驗結果錶明瞭該算法具有較快的收斂速度和全跼尋優能力,性能明顯優于ACS.
감우의군산법(ACA)재구해TSP시표현출적우월성,이급양자진화산법(QEA)재구해조합우화문제시표현출적고효성,장ACA여QEA적산법사상진행융합,제출일충신적구해TSP적양자의군산법.해산법대각로경상적신식소진행양자비특편마,설계료일충신적신식소표시방식,즉양자신식소；채용양자선전문급최우로경대신식소진행경신,가쾌산법수렴속도；위료피면수색함입국부최우,설계료일충양자교차책략,이개선충군신식결구.방진실험결과표명료해산법구유교쾌적수렴속도화전국심우능력,성능명현우우ACS.
