相位编码量子蚁群算法及在连续优化中的应用

• 作者: 张巧翠 李盼池 杨雨
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 量子计算 蚁群算法 相位编码 连续优化 优化算法
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 4450-4453
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.12.014

摘要

针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限性和收敛速度慢的问题,提出一种适合连续优化的量子蚁群算法.该方法直接采用量子位的相位对蚂蚁编码.首先根据基于信息素强度和可见度构造的选择概率,选择蚂蚁的前进目标;然后采用量子旋转门更新描述蚂蚁位置的量子比特,完成蚂蚁移动,并采用Pauli-Z门实现蚂蚁的变异增加位置的多样性;最后根据移动后的新位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新.由于优化过程统一在空间[0,2π]n进行,而与具体问题无关,对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性.以函数极值优化和控制器参数优化为例, 仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于连续量子蚁群算法和标准遗传算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨雨	东北石油大学计算机与信息技术学院	7	31	3.0	5.0
2	张巧翠	东北石油大学计算机与信息技术学院	2	12	1.0	2.0