计算机工程与应用››2022,第58卷››问题(7): 31-42.内政部:10.3778/j.issn.1002-8331.2110-0141

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量子群智能优化算法综述

安家乐,刘晓楠,何明,宋慧超  

  1. 信息工程大学 数学工程与先进计算国家重点实验室,郑州 450000
  • 出版日期:2022-04-01 发布日期:2022-04-01

量子群智能优化算法综述

安嘉乐、刘晓楠、何明、宋慧超  

  1. 信息工程大学数学工程与高级计算国家重点实验室,郑州450000
  • 在线:2022-04-01 出版:2022-04-01

摘要:随着科学技术的不断发展,最优化理论及其衍生出的算法已经广泛应用于人们的日常工作与生活当中,现实世界中的很多问题都可以被描述为组合优化问题。群智能优化算法这些年来被证明在解决组合优化问题方面效果显著,将当下处于研究热点的量子计算概念引入群智能优化算法形成的量子群智能优化算法,为更好地解决组合优化问题提出了一个新的研究方向。在过去的二十多年里,许多量子群智能优化算法被不断开发出来,同时在此基础上进行了大量改进与应用。综述了量子蚁群算法、量子粒子群算法、量子人工鱼群算法、量子人工蜂群算法、量子布谷鸟搜索算法、量子混合蛙跳算法、量子萤火虫算法、量子蝙蝠算法等量子群智能优化算法,并对量子群智能优化算法面临的问题以及未来研究方向进行了深入探讨。

关键词: 量子计算, 群智能优化算法, 量子蚁群算法, 量子群智能优化算法, 组合优化

摘要:随着科学技术的不断发展,优化理论及其衍生算法在人们的日常工作和生活中得到了广泛的应用,特别是在现实世界中,许多问题可以描述为组合优化问题。近年来,群智能优化算法被证明是解决组合优化问题的有效方法。将量子计算的概念引入群体智能优化算法,为更好地解决组合优化问题开辟了一个新的研究方向。在过去的20年中,许多量子群优化算法得到了发展,并且有更多的人对其进行了改进和应用。本文综述了量子蚁群算法、量子粒子群算法、量化人工鱼群算法、量子蜂群优化算法、量子杜鹃搜索算法、量子混合蛙跳算法、量子萤火虫算法、,量子bat算法和其他量子群智能优化算法。讨论了量子群优化算法的未来问题和研究方向。

关键词: 量子计算, 群智能优化算法, 量子蚁群算法, 量子群智能优化算法, 组合优化