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量子蚁群算法的研究及应用

专 业: 计算机应用技术
关键词: 量子算法 蚁群算法 TSP 背包问题 概率
分类号: TP301
形 态: 共 61 页 约 39,955 个字 约 1.911 M内容
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内容摘要


20世纪是科学技术和人类文明取得空前发展的辉煌年代。

以计算机为核心的现代信息处理和以数字化通信为特征的现代信息传输正在紧密地结合起来,将人类带入到未来崭新的信息时代。

作为智能信息科学发展中有生命活力的一个研究方向,计算智能已经引起了广泛的关注。

近年来普遍认为:计算智能是在神经网络、模糊系统、进化计算三个分支发展相对成熟的基础上,相互融合而形成的一种新的计算方法。

事实上,“计算智能”或“智能计算”是一个内蕴相当丰富的概念,长期以来,分布于世界各地的计算机科研人员都在因循不同的方向、通过各异的途径来设法接近这一概念的实质。

实际上,计算智能是一门跨越包括物理学、数学、计算机科学、通讯、生理学、进化理论和心理学等学科在内的深奥科学。

因此,引入各领域的有效知识对它进行研究,就能为建立一种更统一的智能系统设计和优化方法提供基础,也是计算智能一个必然的发展趋势。

本文研究了一种将蚁群算法和量子理论结合的量子蚁群算法,提出了它的理论框架,证明了其收敛性,并讨论了它的应用。

理论分析和仿真结果证明:量子蚁群算法是全局收敛的,且具有快速进化求优的能力。

本文首先描述了两种启发式智能优化算法的机理,论述了量子算法和蚁群算法的模..……

全文目录


摘要
插图索引
附表索引
第一章 绪论
1.1 问题的提出
1.2 现代优化问题的回顾
1.2.1 模拟退火算法
1.2.2 遗传算法
1.2.3 禁忌搜索算法
1.2.4 蚁群算法
1.2.5 量子算法
1.3 量子蚁群算法
第二章 量子算法和蚁群算法的优化机理
2.1 量子算法的优化机理及模型描述
2.1.1 量子计算机的优越性
2.1.2 量子计算基础知识
2.1.2.1 光的波粒二象性
2.1.2.2 波函数
2.1.2.3 量子位
2.1.2.4 量子寄存器
2.1.2.5 状态的叠加
2.1.2.6 状态的相干
2.1.2.7 状态的纠缠
2.1.2.8 量子并行性
2.1.3 量子计算智能的几种模型
2.1.3.1 量子人工神经网络
2.1.3.2 基于量子染色体的进化算法
2.1.3.3 基于量子特性的优化算法
2.1.3.4 量子聚类分析
2.1.3.5 量子模式识别算法
2.1.3.6 量子小波和小波包算法
2.1.3.7 量子退火算法
2.1.3.8 其他
2.2 蚁群算法的优化机理及模型描述
2.2.1 基本蚁群算法AA的优化机理
2.2.2 基本蚁群算法模型
2.2.3 蚁群算法的特征
2.2.4 基本蚁群算法的改进模型
2.2.4.1 最大最小蚁群算法MMAS
2.2.4.2 带杂交算子的蚁群算法
2.2.4.3 具有随机扰动特性的蚁群算法
2.2.4.4 具有变异特征的蚁群算法
2.3 本节小结
第三章 量子蚁群算法的优化机理
3.1 量子蚁群算法简介
3.2 量子蚁群算法QACA设计
3.2.1 量子编码特性
3.2.2 量子旋转门自适应调整策略
3.2.3 量子蚁群算法流程描述
3.3 小结
第四章 量子蚁群算法在TSP中的应用
4.1 TSP的描述
4.2 TSP的建模
4.2.1 TSP
4.2.2 旅行售货员问题的量子蚁群算法
4.2.2.1 TSP的量子蚁群描述
4.3 实验结果分析与结论
4.4 小节
第五章 量子蚁群算法在0-1背包问题中的应用
5.1 背包问题及其算法研究现状
5.2 背包问题的量子蚁群算法
5.2.1 背包问题的量子描述
5.2.2 背包问题的量子蚁群算法
5.2.3 背包问题的量子蚁群算法分析
5.2.3.1 量子蚁群算法的时间复杂性分析
5.2.3.2 量子蚁群算法的有效执行
5.3 本章小结
结论与展望
1.主要研究工作总结
2.展望
参考文献

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中图分类: > TP301 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法

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