求解背包问题的混合量子进化算法
针对量子进化计算中反馈信息利用不充分并容易早熟的不足,将量子进化计算与及蚂蚁寻优策略融合,提出了一种新的优化方法-混合量子进化算法(HQEA).以量子染色体表示智能蚂蚁所有可能的搜索路径,初始阶段采用量子进化学习,设计了智能蚂蚁网络及衔接算子,进化学习所得结果表示智能蚂蚁路径选择的概率,并利用蚁群寻优策略继续搜索求精确解.理论证明该算法具有全局收敛性.最后以背包问题对算法进行了测试.
量子计算、量子进化算法、蚁群优化
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目70971020;国家杜科基金项目08XTQ011;广西社科基金项目08CJY003;广西大学科研基金项目X081054
2012-03-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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