蚁群算法中基于分布估计的量子信息素控制研究

摘要

针对蚁群算法在连续域问题求解方面的不足,以连续函数最优值问题为例,结合量子态叠加原理和分布估计算法的思想,提出了一种基于分布估计的量子信息素模型及其蚁群算法.它不仅具有分布估计方法的宏观化特性,同时具有量子态叠加机制的多样性,因此有希望突破传统的信息素留存方式在求解连续优化问题时遭遇的局限性.仿真实验结果表明,新信息素控制策略的引入能够使蚂蚁在较短的时间内找到更精确的解,有效避免了蚁群算法陷入局部最优解,对连续域问题求解具有较好的收敛速度和全局寻优能力.