函数优化的量子蚂蚁算法

借鉴蚁群算法的进化思想,提出一种求解连续空间优化问题的量子蚂蚁算法。该算法主要包括全局搜索、局部搜索和信息素强度更新规则。在全局搜索过程中,利用信息素强度和启发式函数确定蚂蚁移动方向。在局部搜索过程中,提出了基于Delta势阱的量子搜索,以改善寻优性能,加快收敛速率。通过实例验证表明了该算法的有效性。

TSP的量子蚂蚁算法求解

在分析量子算法的基本概念的基础上,提出了一种新的算法——量子蚂蚁算法。量子蚂蚁算法结合了量子计算中量子旋转门的量子信息和蚂蚁寻优的特点,为解决实际问题提供的一种新的优化方法。本文将量子蚂蚁算法应用于TSP问题的研究,通过选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试,表明了新算法具有很好的精确度和鲁棒性,即使对于大规模问题,也能以很小的种群和不长的时间求得相对误差较小的满意解。