【摘 要】
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在网络通信性能优化问题,针对传统智能算法在求解QoS路由选择问题时存在易于陷入局部最优和搜索时间长的缺陷,提出了一种将量子计算和蚁群算法融合的最佳路由选择算法。以数
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在网络通信性能优化问题,针对传统智能算法在求解QoS路由选择问题时存在易于陷入局部最优和搜索时间长的缺陷,提出了一种将量子计算和蚁群算法融合的最佳路由选择算法。以数据报的传输费用和时延等性能为最优的准则,来定义蚂蚁的转移概率、路由表更新方式,采用量子比特的概率幅对各链路上的信息素进行编码,动态调整旋转角对信息素进行更新,加快算法收敛速度,并避免陷入局部最优。仿真结果表明,提出的算法具有较强的全局搜索能力,较快的收敛速度,能有效地解决最佳路由选择问题。
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