【摘 要】
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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
【基金项目】
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安徽省自然科学基金(No.090412072)
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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。
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