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一种改进的量子多目标蚁群优化算法

An Improved Multi-Objective Ant Colony Optimization Algorithm of Quantum
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摘要 提出一种新的量子多目标蚁群算法.在蚁群算法的基础上中引入量子理论,将量子计算与蚁群进行融合,并用于求解多目标问题.该算法的核心是在蚁群中引入量子算法中的量子态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素.该算法在全局寻优能力和种群多样性方面比蚁群算法有所改进,测试表明:该算法是求解多目标问题的一种有效的算法. Proposed a new quantum multi--objective anf colony algorithm. In the ant colony algorithm based on the introduction of quantum theory, quantum computation and ant colony fusion, and for solving multi--objective problem. The core of the algorithm is introduced in the colony quantum quantum algorithm and quantum state vector, respectively, and the revolving door to update the pheromone. The ability of global optimization algorithm and population diversity than improved ant colony algorithm, the algorithm was tested, the results shows that the algorithm for solving Multi--objective problem is an effective algorithm.
作者 杨剑 张敏辉
出处 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第11期114-117,共4页 Microelectronics & Computer
关键词 多目标问题 量子计算 蚁群算法 背包问题 multi--objective problem quantum computing ant colony optimization knapsack problem
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