用于多维函数优化的实数编码量子蚁群算法

摘要

基于量子计算理论及蚂蚁群体寻优策略,提出了一种用于连续优化问题的新方法--实数编码量子蚁群算法(RQACOA).针对量子比特编码和二进制编码在连续优化问题上的不足,引入一种新的实数编码表示方法,设计了智能量子蚂蚁,一条染色体携带指定范围内的多个个体信息.智能量子蚂蚁利用量子态纠缠和相干机理,通过叠加、变异及自学习来完成前期进化过程,然后以蚂蚁群体智能寻优方式进一步求解.实验结果表明,该算法具有强的全局寻优能力及快速搜索能力.