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量子蚁群算法及其在TSP中的应用

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本文将量子群进化算法(QEA)与蚁群系统(ACS)进行融合,提出一种新的量子蚁群算法(QACA).该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子的态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素,使算法具有更好的种群多样性和全局寻优能力.结合TSP问题,对算法进行了测试,得到了与现有文献结果相同或更好的解,表明该算法具有较强的问题求解能力.

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来源
《中国人工智能学会计算机辅助教育专业委员会(全国CBE学会)第十三届学术年会》|2008年|316-320|共5页
会议地点沈阳
作者

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作者单位

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类最优化的数学理论;
关键词
旅行商问题; 量子群进化算法; 蚁群系统; 量子蚁群算法;

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