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蚁群算法中基于分布估计的量子信息素控制研究
被引量：
4
1
作者
翟亚红
徐龙艳
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第4期1414-1418,共5页
针对蚁群算法在连续域问题求解方面的不足,以连续函数最优值问题为例,结合量子态叠加原理和分布估计算法的思想,提出了一种基于分布估计的量子信息素模型及其蚁群算法。它不仅具有分布估计方法的宏观化特性,同时具有量子态叠加机制的多...
针对蚁群算法在连续域问题求解方面的不足,以连续函数最优值问题为例,结合量子态叠加原理和分布估计算法的思想,提出了一种基于分布估计的量子信息素模型及其蚁群算法。它不仅具有分布估计方法的宏观化特性,同时具有量子态叠加机制的多样性,因此有希望突破传统的信息素留存方式在求解连续优化问题时遭遇的局限性。仿真实验结果表明,新信息素控制策略的引入能够使蚂蚁在较短的时间内找到更精确的解,有效避免了蚁群算法陷入局部最优解,对连续域问题求解具有较好的收敛速度和全局寻优能力。
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关键词
蚁群算法
量子
态叠加
分布估计算法
量子信息素模型
量子
计算
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题名
蚁群算法中基于分布估计的量子信息素控制研究
被引量：
4
1
作者
翟亚红
徐龙艳
机构
湖北汽车工业学院电气与信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第4期1414-1418,共5页
基金
国家科技支撑计划基金项目(2012BAF13B10-04)
文摘
针对蚁群算法在连续域问题求解方面的不足,以连续函数最优值问题为例,结合量子态叠加原理和分布估计算法的思想,提出了一种基于分布估计的量子信息素模型及其蚁群算法。它不仅具有分布估计方法的宏观化特性,同时具有量子态叠加机制的多样性,因此有希望突破传统的信息素留存方式在求解连续优化问题时遭遇的局限性。仿真实验结果表明,新信息素控制策略的引入能够使蚂蚁在较短的时间内找到更精确的解,有效避免了蚁群算法陷入局部最优解,对连续域问题求解具有较好的收敛速度和全局寻优能力。
关键词
蚁群算法
量子
态叠加
分布估计算法
量子信息素模型
量子
计算
Keywords
ant colony algorithm
quantum superposition
estimation o{ distribution algorithm
quantum pheromone model
quantum computation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
蚁群算法中基于分布估计的量子信息素控制研究
翟亚红
徐龙艳
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014
4
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