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基于相位编码的量子蚁群算法
引用本文:李盼池,宋考平,杨二龙.基于相位编码的量子蚁群算法[J].系统工程理论与实践,2011,31(8):1565-1570.
作者姓名:李盼池  宋考平  杨二龙
作者单位:1. 东北石油大学 石油与天然气工程博士后科研流动站, 大庆 163318; 2. 东北石油大学 计算机与信息技术学院, 大庆 163318
基金项目:国家自然科学基金(60773065); 国家博士后科学基金(20090460864,201003405); 黑龙江省博士后基金(LBH-Z09289); 黑龙江省教育厅科学技术基金(11551015)
摘    要: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, 提出一种适合连续优化的量子蚁群算法. 该方法直接采用量子位的相位对蚂蚁编码. 首先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描述蚂蚁位置的量子比特, 完成蚂蚁移动; 采用Pauli-Z 门实现蚂蚁的变异增加位置的多样性; 最后根据移动后的新位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新. 由于优化过程统一在空间0,2π]n 进行, 而与具体问题无关, 因此, 对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性. 以函数极值优化和聚类优化为例, 仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于普通蚁群算法和标准遗传算法.

关 键 词:量子蚁群优化  相位编码  优化算法  连续优化  
收稿时间:2009-12-15

Phase encoded-based quantum ant optimization
LI Pan-chi,SONG Kao-ping,YANG Er-long.Phase encoded-based quantum ant optimization[J].Systems Engineering —Theory & Practice,2011,31(8):1565-1570.
Authors:LI Pan-chi  SONG Kao-ping  YANG Er-long
Institution:1. Post-Doctoral Research Center of Oil and Gas Engineering, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China; 2. School of Computer & Information Technology, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China
Abstract:Aiming at the shortcoming of ant colony optimization which was only suitable for the discrete optimization and the problem of slow convergence,a suitable quantum ant colony optimization algorithm for continuous optimization was proposed.The locations of ant were directly encoded by the phase of qubits in the proposed algorithm.First,the destination to move was determined according to the select probability constructed by the pheromone information and heuristic information,then the qubits of ant were updated...
Keywords:quantum ant colony optimization  phase encoding  optimization algorithm  continuous optimization  
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