混合量子算法及其在flow shop问题中的应用

摘要：

量子进化算法(QEA)是目前较为独特的优化算法,它的理论基础是量子计算.算法充分借鉴了量子比特的干涉性、并行性,使得QEA求解组合优化问题具备了可行性.由于在求解排序问题中,算法本身存在收敛慢,没有利用其它未成熟个体等缺陷,将微粒群算法(PSO)及进化计算思想融入QEA中,构成了混合量子算法(HQA).采用flow shop经典问题对算法进行了测试,结果证明混合算法克服了QEA的缺陷,对于求解排序问题具有一定的普适性.

关键词：量子进化算法、量子比特、微粒群算法、混合量子算法

所属期刊栏目：44

分类号：TPIS;TP301.4

资助基金：国家自然科学基金70672110;上海市重点学科建设项目T0502

在线出版日期：2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：48-50,95