【摘 要】
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最优化是运筹学中经典而重要的分支,群智能优化算法已成为最优化的热点研究问题,而萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)是一种新兴的智能算法,其具备原理简单、容易实现和通用性强等特点,受到许多学者的讨论和研究,但是基本萤火虫算法会出现后期收敛速度过慢,陷入局部最优等缺陷.量子计算理论是一门新兴的前沿交叉学科,具有并行性、指数加速等优越的高速性能,成为了改进经典计算的一个强有力的手段,本
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最优化是运筹学中经典而重要的分支,群智能优化算法已成为最优化的热点研究问题,而萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)是一种新兴的智能算法,其具备原理简单、容易实现和通用性强等特点,受到许多学者的讨论和研究,但是基本萤火虫算法会出现后期收敛速度过慢,陷入局部最优等缺陷.量子计算理论是一门新兴的前沿交叉学科,具有并行性、指数加速等优越的高速性能,成为了改进经典计算的一个强有力的手段,本文将量子态、量子比特、量子逻辑门等引入萤火虫算法中.主要研究内容如下:(1)设计了一种递减型惯性权重,对位置更新公式中的原位置项加入惯性权重,并设置随机扰动项,对吸引度公式进行等价代换,提出一种改进惯性权重的萤火虫算法(IFA).编写Matlab程序,选取4种测试函数,对IFA与FA比较分析,收敛效果明显提高,改进后的算法跳出局部最优;(2)用量子比特对萤火虫的位置进行编码,通过量子旋转门对萤火虫的位置进行更新,提出一种基于量子旋转门的萤火虫算法(QFA).编写Matlab程序,选取6种测试函数依次分析,对QFA与FA、AGA比较分析,验证了QFA算法的优越性,改进后的算法收敛速度明显变快,收敛精度明显提高;(3)利用QFA算法求解运筹学中经典的0-1背包问题,选取一个企业投资问题和三个不同物品数与承重量的背包问题实例,通过实验验证了量子萤火虫算法求解此问题的高效性.文中共有图28幅,表3个,参考文献63篇
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