基于相位编码的量子蚁群算法

？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,提出一种适合连续优化的量子蚁群算法.该方法直接采用量子位的相位对蚂蚁编码.首先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描述蚂蚁位置的量子比特,完成蚂蚁移动;采用pauli-z门实现蚂蚁的变异增加位置的多样性;最后根据移动后的新位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新.由于优化过程统一在空间[0,2π]n进行,而与具体问题无关,因此,对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性.以函数极值优化和聚类优化为例,仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于普通蚁群算法和标准遗传算法.