求解TSP的量子遗传算法

作     者：王宇平 李英华 WANG Yu-Ping;LI Ying-Hua

作者机构：西安电子科技大学计算机学院西安710071 

基　　金：国家自然科学基金(60374063)资助 

出 版 物：《计算机学报》 (Chinese Journal of Computers)

年 卷 期：2007年第30卷第5期

页      码：748-755页

摘      要：量子遗传算法(QGA)在求解数值和组合优化问题时效率明显优于传统进化算法,但目前较多被用于求解组合优化的背包问题,为了充分发挥QGA的优点,文中用其求解TSP这一经典的NP难问题.首先,文中设计了一种利用几率幅值编码的新的编码方式,即利用几率幅值编码的量子个体与一组向量对应,而此向量又与一条可行路径一一对应.这样的编码方式不仅缩小了种群规模,占用较少内存,所得的解均可行,而且有效地增强了种群的多样性;其次,在量子个体上实施量子杂交,这一操作有利于保留相对较好的基因段;最后,为了加快算法的收敛速度,引入两阶段局部搜索,第一阶段主要针对实例中排列稀疏处的城市进行优化,第二阶段在第一阶段的基础上着重对排列密集处的城市优化.据此,设计了解TSP的一个新的高效的QGA,并证明了其以概率1收敛到全局最优解;测定算法性能的数值实验数据表明,该算法在种群规模较小,迭代次数较少的情况下就可以收敛到已知最优解.

主 题 词：量子遗传算法 量子比特 TSP 组合优化 

学科分类：0810[工学-土木类] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0808[工学-自动化类] 0839[0839] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3321/j.issn:0254-4164.2007.05.005

馆 藏 号：203486286...