【摘 要】
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针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限性和收敛速度慢的问题, 提出了求解连续空间优化问题的量子蚁群算法．该算法每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特; 首先根
【机 构】
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哈尔滨工业大学控制科学与工程系,大庆石油学院计算机科学系
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针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限性和收敛速度慢的问题, 提出了求解连续空间优化问题的量子蚁群算法．该算法每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特; 首先根据基于信息素强度和可见度构造的选择概率, 选择蚂蚁的前进目标; 然后采用量子旋转门更新蚂蚁携带的量子比特, 完成蚂蚁的移动; 采用量子非门实现蚂蚁所在位置的变异, 增加位置的多样性; 最后根据移动后的位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新．该算法将量子比特的两个概率幅都看作蚂蚁当前的位置信息, 在蚂蚁数目相同时, 可使搜索空间加倍．以函数极值问
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