文献类型：期刊文章

作　　者：李絮[1] 刘争艳[1] 谭拂晓[1]

机构地区：[1]阜阳师范学院计算机与信息学院,安徽阜阳236041

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：安徽省自然科学基金(No.090412072)

年　　份：2011

卷　　号：47

期　　号：32

起止页码：42-44

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：量子进化 蚁群算法 旅行商问题(TSP)  组合优化

分 类 号：TP301.6]