求解TSP的新量子蚁群算法

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

所属期刊栏目：47

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省自然科学基金090412072

在线出版日期：2012-03-16（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：42-44,86