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| 求解背包问题的混合量子进化算法 | |
| 引用本文： | 覃朝勇,黄景文,郑建国,莫国莉.求解背包问题的混合量子进化算法[J].小型微型计算机系统,2011,32(2). |
| 作者姓名： | 覃朝勇 黄景文 郑建国 莫国莉 |
| 作者单位： | 1. 广西大学,数学与信息科学学院,广西,南宁,530004 2. 广西大学,信息网络中心,广西,南宁,530004 3. 东华大学,工商管理学院,上海,200051 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(70971020)资助; 国家社科基金项目(08XTQ011)资助; 广西社科基金项目(08CJY003)资助; 广西大学科研基金项目(X081054)资助 |
| 摘 要： | 针对量子进化计算中反馈信息利用不充分并容易早熟的不足,将量子进化计算与及蚂蚁寻优策略融合,提出了一种新的优化方法—混合量子进化算法(HQEA).以量子染色体表示智能蚂蚁所有可能的搜索路径,初始阶段采用量子进化学习,设计了智能蚂蚁网络及衔接算子,进化学习所得结果表示智能蚂蚁路径选择的概率,并利用蚁群寻优策略继续搜索求精确解.理论证明该算法具有全局收敛性.最后以背包问题对算法进行了测试. |
| 关 键 词： | 量子计算 量子进化算法 蚁群优化 |
Hybrid Quantum-inspired Evolutionary Algorithm for Knapsack Problem |
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| QIN Chao-yong,HUANG Jing-wen,ZHENG Jian-guo,MO Guo-li.Hybrid Quantum-inspired Evolutionary Algorithm for Knapsack Problem[J].Mini-micro Systems,2011,32(2). | |
| Authors: | QIN Chao-yong HUANG Jing-wen ZHENG Jian-guo MO Guo-li |
| Affiliation: | QIN Chao-yong1,HUANG Jing-wen2,ZHENG Jian-guo3,MO Guo-li11(School of Math and Information Science,Guangxi University,Nanning 5300041,China) 2(Information Network Center,Nanning 530004,China) 3(School of Business and Management,Donghua University,Shanghai 200051,China) |
| Abstract: | To tackle the shortcoming of deficient using of feedback information in quantum-inspired evolutionary computing,a novel algorithm based on quantum-inspired evolutionary computation and ant colony optimization,hybrid quantum-inspired evolutionary algorithm(HQEA) is proposed in this paper.Solution is represented by quantum chromosome.Quantum-inspired evolutionary algorithm is adopted firstly.Ant colony optimization is employed to give the precision of the solution.An intelligent ant colony network is proposed... |
| Keywords: | quantum computation quantum-inspired evolutionary algorithm ant colony optimization |
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