改進(jìn)量子蟻群算法的研究及應(yīng)用.pdf

1、量子計(jì)算具有許多優(yōu)良的特性，如并行性、存儲容量達(dá)指數(shù)級以及指數(shù)加速等，當(dāng)今許多國家都對其進(jìn)行研究，并把其列為本國重點(diǎn)研究的前沿學(xué)科。量子理論中定義的量子態(tài)的疊加、糾纏和干涉等特征可以解決傳統(tǒng)計(jì)算中的許多難題，量子計(jì)算因其強(qiáng)大的計(jì)算能力和獨(dú)特的計(jì)算性能吸引了眾多國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。
　　組合優(yōu)化問題的解決在理論和實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域都有非常重要的地位。隨著問題規(guī)模的擴(kuò)大，因?yàn)橛?jì)算復(fù)雜度的問題，如果使用確定性算法很多組合問題的最優(yōu)解是無法實(shí)現(xiàn)的

2、。針對難解的離散優(yōu)化問題，蟻群優(yōu)化算法是一種理想的方法，在合理的時(shí)間內(nèi)，它能得到能夠接受的解。該算法易于與其它算法結(jié)合，具有正反饋、分布式、魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。
　　量子計(jì)算與智能方法的結(jié)合開辟了一個新的研究方法，在一定情況下，可以克服陷入局部最優(yōu)解并提高計(jì)算效率。因此，研究與量子相關(guān)的智能技術(shù)，在傳統(tǒng)經(jīng)典計(jì)算中引入與量子計(jì)算相關(guān)的一些原理，改善計(jì)算的性能，同時(shí)具有重要的應(yīng)用價(jià)值和理論價(jià)值。量子蟻群算法是蟻群算法與量子計(jì)算結(jié)合而提出的

3、算法，該算法的種群具有較好的分散性，對問題的全局搜索有較強(qiáng)的優(yōu)勢，收斂速度也較快，并行性較佳。本文主要針對量子蟻群算法的特性進(jìn)行改進(jìn)研究，并將其應(yīng)用于組合優(yōu)化問題的求解。
　　本文將量子計(jì)算的并行性特性與云平臺結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)了基于云平臺的量子蟻群算法，結(jié)果顯示，基于云平臺的量子蟻群算法具有更好的并行效率。為了進(jìn)一步研究量子蟻群算法的性能，將量子蟻群算法與鄰域搜索相結(jié)合，提出了一種基于變換鄰域的改進(jìn)量子蟻群算法，并將其用于求解TSP