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Elite quantum ant colony algorithm based on double chain encoding for static optimization problems
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AI
DOI：10.1007/s10489-025-06958-5.png)
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摘要
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为解决静态优化中传统蚁群算法的早熟收敛、收敛缓慢及参数敏感性问题，我们提出了一种基于双链编码（DE-QACA）的精英量子蚁群算法。该算法采用正弦/余弦、实值信息素表示，明确将探索与利用解耦。基于目标改进触发的自适应量子旋转角引导搜索，而二次衰减精英池则缓解了后期停滞现象并提升了参数设置的鲁棒性。我们建立了收敛性保证并推导了时间/空间复杂度界。在旅行商问题（TSP）实例和CEC2017连续基准测试上的评估表明，DE-QACA在大型TSP上实现了更高的成功率和在混合函数上比竞争基线更快的收敛速度，展示了在离散和连续域中的快速收敛能力。
Keyword:
Elite quantum ant colony algorithm
Static optimization problem
Double chain
Adaptive quantum rotation angles
期刊
IF:
3.5
论文数:
7.6K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
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