求解TSP的新量子蚁群算法

鉴于蚁群算法（ACA）在求解TSP时表现出的优越性,以及量子进化算法（QEA）在求解组合优化问题时表现出的高效性,将ACA与QEA的算法思想进行融合,提出一种新的求解TSP的量子蚁群算法。该算法对各路径上的信息素进行量子比特编码,设计了一种新的信息素表示方式,即量子信息素;采用量子旋转门及最优路径对信息素进行更新,加快算法收敛速度;为了避免搜索陷入局部最优,设计了一种量子交叉策略,以改善种群信息结构。仿真实验结果表明了该算法具有较快的收敛速度和全局寻优能力,性能明显优于ACS。     

基于QPSO方法优化求解TSP

针对粒子群优化算法PSO求解旅行商问题TSP收敛速度不够快的缺陷,提出利用量子粒子群优化算法QPSO求解TSP,在交换子和交换序概念的基础上,以Matlab语言为开发工具实现了TSP最佳路径的求解.实验表明改造QPSO算法用于优化求解14点的TSP,能够迅速得到最优解,收敛速度加快,搜索效率得到较大水平提高;QPSO方法在求解组合优化问题中将非常有效.     

一种新的量子遗传算法变异机制

针对标准的量子遗传算法(QGA)应用于数值优化时容易早熟收敛而陷入局部最优的问题,引入k位变异子空间概念对Q-bit变异概率分布进行了分析,传统随机变异机制和QGA自蕴变异机制存在冲突.为此提出一种用观测状态的阶段式大尺度变异机制(SLVMBOO),并将SLVMBOO变异算子嵌入到量子旋转策略表中,实现起来简单高效.通过典型复杂函数测试表明SLVMBOO使得QGA应用于数值优化时能有效地避免早熟收敛、跳出局部最优,而且全局寻优能力优于其它方法.     

求解TSP问题的改进混合蛙跳算法

针对TSP问题的特点,设计了一种求解TSP问题的改进的混合蛙跳算法。该算法改进了子种群青蛙个体优化的方式,而不仅是对最坏个体进行优化,这种方式可以有效提高算法的收敛速度。提出了青蛙个体翻转时依赖于全局最优解的“导优”概率和依赖于子种群局部最优解的“导次优”概率,进一步提高了算法寻找最优解的能力。在多个TSPLIB上的实验结果表明,该算法是可行有效的。     

分段式量子-单纯形进化算法及函数优化

量子进化算法在高维复杂函数优化上存在容易陷入局部最优解、进化后期收敛速度慢的问题,为进一步提高其搜索性能,提出了一种带单纯形搜索算子的分段式量子进化算法。该方法将搜索过程分为3个阶段,首先用量子进化算法搜索到一定代数,然后将种群分为若干个子种群,每个子种群中的个体作为单纯形法的初始顶点,并行地用单纯形法进行搜索,将搜索后的子种群再合并,继续用量子进化算法进行最后的搜索。对几个典型的高维函数进行仿真的结果表明,该算法具有更快的收敛速度和更高的求解精度。     

基于变异概率分析的改进QGA及其应用

标准量子遗传算法(QGA)在应用于组合优化问题时,会由于早熟收敛而陷入局部最优.为解决该问题,引入κ位变异子空间概念分析Q-bit的变异概率分布,指出传统随机变异机制和QGA自有变异机制之间的冲突,提出一种基于观测状态的阶段式大尺度变异机制.将该机制的变异算子嵌入量子旋转策略表,对不同规模的0/1背包问题进行测试,结果表明,该机制能有效避免早熟收敛,跳出局部最优,全局寻优能力优于标准QGA.     

实数编码量子共生演算法及其在云任务调度中的应用

针对共生演算法收敛慢和易陷入局部最优的问题,结合量子遗传算法理论,提出一种实数编码的量子共生演算法(real-coded quantum symbiotic organisms search,RQSOS)。首先依据三角模糊数提出差异度概念,并依此构造一个以自变量向量的分量和一对概率幅为等位基因的三倍染色体,使一条染色体携带更多信息并增强解的多样性;然后提出一种基于阿基米德螺旋线的探索学习模式,加强对解空间的探索精度;最后使用共生演算法更新差异度值并依据差异度值对种群进行学习和变异操作,促使整个种群快速向最优方向进化且减小了陷入局部最优的概率。利用数值优化问题和云任务调度问题对算法进行验证,仿真结果表明,RQSOS算法在收敛速度和寻优能力上均有明显提升,是一种可行有效的算法。     

改进的量子遗传算法及应用

针对量子遗传算法在函数优化中迭代次数多,容易陷入局部最优解等缺点,提出新的量子遗传算法.该算法的核心是采用新的量子旋转门调整策略对种群进行更新操作,有效保证了种群的多样性,可以避免算法陷入局部最优解,提高了算法的全局寻优能力.同时能以更快的速度收敛于全局最优解.通过对典型复杂函数测试,计算结果表明,提出的算法优化质量和效率都要优于传统遗传算法和一般量子遗传算法.     

一种基于云模型的改进型量子遗传算法*

针对量子遗传算法在函数优化中易陷入局部最优和早熟收敛等缺点,采用云模型对其进行改进,采用量子种群基因云对种群进化进行定性控制,采用基于云模型的量子旋转门自适应调整策略进行更新操作,使算法在定性知识的指导下能够自适应控制搜索空间范围,能在较大搜索空间条件下避开局部最优解。典型函数对比实验表明,该算法可以避免陷入局部最优解,能提高全局寻优能力,同时能以更快的速度收敛于全局最优解,优化质量和效率都要优于遗传算法和量子遗传算法。     

一种带修复函数的QGA及其在背包问题中的应用

提出了一种带修复函数的量子遗传算法来求解背包问题。该算法采用量子比特概率编码方式构造染色体，由量子旋转门操作实现种群进化。在求解背包问题时，采用修复函数来修正不可行编码。文中给出了该算法的具体实现方法和流程，并用几个典型背包问题实例对其进行测试，结果表明带修复函数的量子遗传算法在求解背包问题时，综合性能优于传统遗传算法。     

基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究

对于无线传感器网络(WSNs)中的两大关键性问题路由搜寻和能量优化,引入量子遗传算法进行路径的搜寻,并改进算法编解码思路,降低由于网络规模扩大而导致编码长度急速增加,即减少算法的计算复杂度,从而解决传统编码方式下的量子遗传算法难以适用于大规模的WSNs的缺点。通过实验表明:该方法能够得到更加优越和稳定的路径搜索结果,与粒子群优化算法进行1000次重复路径搜寻试验比较,其平均最优解提高了18.9%,稳定性提升了38.9%。     

一种改进的求解TSP问题的演化算法

演化算法是解决组合优化问题的高效搜索算法．该文在现有求解TSP问题的演化算法的基础上,通过引入映射算子、优化算子以及增加一些控制策略,提出了一种高效的演化搜索算法．实验表明,该算法是有效的,通过对CHN144以及国际通用的TSPLIB中不同城市规模的数据进行测试表明,其中实例CHN144得到的最短路径为30353．860997,优于吴斌等运用分段算法得到的最短路径30354．3,亦优于朱文兴等人的结果,实例st70和kroB150得到的最短路径分别与运用分段算法得到的最短路径值相同,实例pr136得到的最短路径值为96770．924122,优于TSPLIB中提供的最短路径96772,对于其它实例也均能快速地得到和TSPLIB中提供的最优路径相同或更优的路径,该算法不仅很容易收敛到问题的最优解,而且求解速度极快．     

Shannon小波混沌神经网络及其TSP(城市旅行商)问题的求解

混沌神经网络已经被证明是解决组合优化问题的有效工具.针对混沌神经网络的单调的激励函数,通过引入Shannon小波和Sigmoid函数加和组成的非单调激励函数,提出了一种新型的暂态混沌神经元模型.给出了该混沌神经元的倒分岔图和最大Lyapunov指数时间演化图,分析了其动力学特性.基于该模型,构造了一种暂态混沌神经网络,并将其应用于函数优化和组合优化问题.通过经典的10城市TSP验证了该暂态混沌神经网络的有效性.     

字典序进化算法用于组合优化问题

为了寻求快速、高效的算法在合理的计算时间内解决大规模组合优化问题以克服目前许多算法的不足, 本文提出了一种新的编码方法, 将离散的组合空间一一映射到连续的整数区间, 结合进化策略的成熟搜索机制提高新算法的性能. 整数编码与问题的组合向量一一对应,所有编码均为可行方案, 有效避免了以往算法中的冗余运算, 进一步缩小了问题的搜索空间. 其次, 进化策略中加入了一个精英队列, 并且建立了相应的精英学习策略.在整个群体进化的同时, 精英个体也按照相应的策略不断优化, 从而有效吸收以往算法在组合优化问题上的成功经验, 有利于保留好的基因段. 最后证明了新算法以概率1收敛到全局最优. 基于旅行商问题测试库的仿真实验结果表明了算法的有效性.     

求解TSP问题的改进果蝇优化算法

基于求解TSP问题,提出一种改进果蝇优化算法（GFOA）,该算法结合TSP问题的特点,把果蝇优化算法的连续空间对应到离散规划,利用轮盘赌法初始化路径,并把遗传算法的交叉、变异操作应用于路径的寻优,同时利用C2Opt算子对局部最优路径进行优化,加快局部搜索能力和收敛速度。通过对13个TSPLIB 标准库的TSP算例进行仿真实验,实验结果表明,提出的算法在较小规模算例中能以较少的迭代次数和运行时间快速收敛到已知最优解,在较大规模算例中能接近理论最优解,具有较快的收敛速度和较高的收敛精度。     

求解旅行商问题的改进人工鱼群算法*

分析了人工鱼群算法求解组合优化问题的不足,提出一种改进人工鱼群算法。该算法针对旅行商问题的特点,采用随机键表达编码,直接在编码空间模拟人工鱼行为,将城市间的距离作为启发式信息,根据状态转移概率和轮盘赌选择策略进行最优解码,加快人工鱼寻优的速度;设计了三个更新算子来改善人工鱼群的全局搜索能力。最后,结合实例对算法进行了比较和分析。算法测试表明：改进后的人工鱼群算法提高了收敛速度,增强了全局搜索能力。     

量子位Bloch坐标的量子人工蜂群优化算法

为了改善人工蜂群(ABC)算法在解决多变量优化问题时存在的收敛速度较慢、容易陷入局部最优的不足,结合量子理论和人工蜂群算法提出一种新的量子优化算法。算法首先采用量子位Bloch坐标对蜂群算法中食物源进行编码,扩展了全局最优解的数量,提高了蜂群算法获得全局最优解的概率;然后用量子旋转门实现搜索过程中的食物源更新。对于量子旋转门的转角关系的确定,提出了一种新的方法。从理论上证明了蜂群算法在Bloch球面每次以等面积搜索时,量子旋转门的两个旋转相位大小近似于反比例关系,避免了固定相位旋转的不均等性,使得搜索呈现规律性。在典型函数优化问题的实验中,所提算法在搜索能力和优化效率两个方面优于普通量子人工蜂群(QABC)算法和单一人工蜂群算法。     

基于改进QGA的T-S模糊控制器设计

利用基于量子位测量的二进制量子遗传算法(QGA)对连续问题进行优化时,频繁的解码运算严重降低了优化效率。针对该问题,提出一种基于量子位相位编码的QGA。该算法直接采用量子位的相位对染色体进行编码,利用量子旋转门实现染色体上相位的更新,通过Pauli-Z门实现染色体的变异,由于优化过程统一在 空间进行,因此对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性。以单级倒立摆T-S模糊控制器参数的优化设计为例进行仿真,证明该算法在搜索能力和优化效率方面的优势。     

深度强化学习解决动态旅行商问题

针对未设计启发式算法的组合优化问题设计统一的解决方案已成为机器学习领域的一个研究热点,目前成熟的技术主要针对静态的组合优化问题,但是对于加入动态变化的组合优化问题还没有得到充分的解决。为了解决以上问题,提出一个将多头注意力机制与分层强化学习结合来求解动态图上的旅行商问题的轻量级模型Dy4TSP。首先,用以多头注意力机制为基础的预测网络处理来自图卷积神经网络的节点表征向量输入;然后,借助分布式强化学习算法训练来快速地预估图中每个节点被输出作为最优解的可能性,使得模型在不同的可能性中全面探索问题的最优解决方案空间;最后,训练后的模型将实时地生成满足具体目标奖励函数的动作决策序列。该模型在3个组合优问题上进行了评估,实验结果表明,该模型在经典旅行商系列问题中解的质量比开源求解器LKH3高0.15~0.37个单位,明显优于带有边嵌入的图注意网络（EGATE）等最新的算法;并且在其他的动态旅行商问题中可以达到0.1~1.05的最优路径差距,结果也略胜一筹。     

Optimizing sequential diagnostic strategy for large-scale engineering systems using a quantum-inspired genetic algorithm: A comparative study

Sequential diagnostic strategy (SDS) is widely used in engineering systems for fault isolation. In order to find source faults efficiently, the optimized SDS selects the most useful tests and schedules them in an optimized sequence. In this paper, a multiple-objective mathematical model for SDS optimization problem in large-scale engineering system is established, and correspondingly, a quantum-inspired genetic algorithm (QGA) specially targeted at this SDS optimization problem is developed. This QGA algorithm uses the form of probability amplitude of quantum bit to encode each possible diagnostic strategy extracted from fault-test dependency matrix, and then goes through evolutionary process to find the optimal strategy considering dual objectives of the expected testing cost and the number of contributing tests. Crossover and mutation operations are combined with quantum encoding in this algorithm to expand the diversity of population within a small population size and to increase the possibility of obtaining the global optimum. A case of control moment gyro system from real practice is used to verify the effectiveness of this algorithm, and a comparative study with two conventional intelligent optimization algorithms proposed for this problem, PSO and genetic algorithm, are presented to reveal its advantages.