混合量子算法及其在flow shop问题中的应用

被引：9

作者：

傅家旗

叶春明

谢金华

机构：

[1] 上海理工大学管理学院

来源：

计算机工程与应用 | 2008年 / 20期

关键词：

量子进化算法; 量子比特; 微粒群算法; 混合量子算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

量子进化算法(QEA)是目前较为独特的优化算法,它的理论基础是量子计算。算法充分借鉴了量子比特的干涉性、并行性,使得QEA求解组合优化问题具备了可行性。由于在求解排序问题中,算法本身存在收敛慢,没有利用其它未成熟个体等缺陷,将微粒群算法(PSO)及进化计算思想融入QEA中,构成了混合量子算法(HQA)。采用flowshop经典问题对算法进行了测试,结果证明混合算法克服了QEA的缺陷,对于求解排序问题具有一定的普适性。

引用

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