求解连续空间优化问题的量子蚁群算法

被引：47

作者：

李盼池

李士勇

机构：

[1] 哈尔滨工业大学控制科学与工程系

来源：

控制理论与应用 | 2008年 / 02期

关键词：

量子计算; 蚁群算法; 连续空间优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

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.以函数极值问题和神经网络权值优化问题为例,验证了算法的有效性.

引用

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