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自然科学进展 2008
用于高维函数优化的多智能体量子进化算法Keywords: 多智能体,量子计算,进化算法,函数优化,多智能体,搜索能力,快速,寻优能力,结果,实验,全局收敛性,理论证明,竞争能力,量子进化算法,网络环境,体分布,量子染色体,优化问题,代表,优化方法,生物进化策略,量子计算理论,学习 Abstract: 基于智能体的竞争和学习能力、量子计算理论及生物进化策略,提出了一种新的优化方法——多智能体量子进化算法.一个智能体代表优化问题的一个可能解,所有的智能体都以量子染色体表示.该算法将智能体分布于多智能体网络环境中,智能体之间通过量子进化来实现竞争及学习,以提高个体的竞争能力.理论证明该算法具有全局收敛性.实验结果表明,该算法具有强的全局寻优能力及快速搜索能力。
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