摘 要:針對蟻群算法只適用于離散優(yōu)化問題的局限性和收斂速度慢的問題,提出一種適合連續(xù)優(yōu)化的量子蟻群算法。該方法直接采用量子位的相位對螞蟻編碼。首先根據(jù)基于信息素強度和可見度構(gòu)造的選擇概率,選擇螞蟻的前進目標;然后采用量子旋轉(zhuǎn)門更新描述螞蟻位置的量子比特,完成螞蟻移動,并采用Pauli—z門實現(xiàn)螞蟻的變異增加位置的多樣性;最后根據(jù)移動后的新位置完成蟻群信息素強度和可見度的更新。由于優(yōu)化過程統(tǒng)一在空間[0,2]進行,而與具體問題無關,對不同尺度空間的優(yōu)化問題具有良好的適應性。以函數(shù)極值優(yōu)化和控制器參數(shù)優(yōu)化為例,仿真結(jié)果表明該方法的搜索能力和優(yōu)化效率明顯優(yōu)于連續(xù)量子蟻群算法和標準遺傳算法。