基于量子蚁群算法的机器人联盟问题研究
- 格式：doc
- 大小：26.00 KB
- 文档页数：6
文档推荐
-
连续域蚁群算法开题报告页数:9
-
求解TSP量子蚁群算法页数:8
-
基于量子蚁群算法的机器人联盟问题研究页数:6
-
相位编码量子蚁群算法及在连续优化中的应用页数:4
下载文档原格式
合集下载
《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》范文
《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》篇一蚁群算法研究及其在路径寻优中的应用一、引言蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中所展现出的群体智能和寻优能力。
该算法自提出以来，在诸多领域得到了广泛的应用，尤其在路径寻优问题上表现出色。
本文将首先介绍蚁群算法的基本原理，然后探讨其在路径寻优中的应用，并分析其优势与挑战。
二、蚁群算法的基本原理蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的仿生优化算法，通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素并相互交流的行为，实现寻优过程。
其主要特点包括：1. 分布式计算：蚁群算法采用分布式计算方式，使得算法具有较强的鲁棒性和适应性。
2. 正反馈机制：蚂蚁在路径上释放的信息素会吸引更多蚂蚁选择该路径，形成正反馈机制，有助于找到最优解。
3. 多路径搜索：蚁群算法允许多条路径同时搜索，提高了算法的搜索效率。
三、蚁群算法在路径寻优中的应用路径寻优是蚁群算法的一个重要应用领域，尤其是在交通物流、机器人路径规划等方面。
以下是蚁群算法在路径寻优中的具体应用：1. 交通物流路径优化：蚁群算法可以用于解决物流配送中的路径优化问题，通过模拟蚂蚁的觅食行为，找到最优的配送路径，提高物流效率。
2. 机器人路径规划：在机器人路径规划中，蚁群算法可以用于指导机器人从起点到终点的最优路径选择，实现机器人的自主导航。
3. 电力网络优化：蚁群算法还可以用于电力网络的路径优化，如输电线路的规划、配电网络的优化等。
四、蚁群算法的优势与挑战（一）优势1. 自组织性：蚁群算法具有自组织性，能够在无中央控制的情况下实现群体的协同寻优。
2. 鲁棒性强：蚁群算法对初始解的依赖性较小，具有较强的鲁棒性。
3. 适用于多约束问题：蚁群算法可以处理多种约束条件下的路径寻优问题。
（二）挑战1. 计算复杂度高：蚁群算法的计算复杂度较高，对于大规模问题可能需要较长的计算时间。
2. 参数设置问题：蚁群算法中的参数设置对算法性能有较大影响，如何合理设置参数是一个挑战。
211088754_基于改进蚁群算法的机器人路径规划设计
Value Engineering1介绍在20世纪90年代，意大利学者提出了一种新的启发式算法-蚂蚁群体算法（ACA ），该算法模拟了天然蚂蚁的路由行为，具有以下优点：①具有良好的鲁棒性，只要稍加修改，它就可以用来解决其他问题；②分布式计算，基于总体结构具有并行性；③很容易与其他方法相结合，ACA 可以与其他启发式算法相结合，很容易地改变其性能。
虽然该算法大约在10年前才被提出，但在各种应用中都已经具有了一定的竞争力，但我们还没有清楚地认识到它的本质，对收敛性的分析和对算子和参数的设计都是非常不成熟的[1-2]。
近年来，一些学者提出了一种新的算法———蚁群优化（ACO ），为蚁群算法系统提供了新的研究方向。
2蚁群优化算法通过房照大自然中蚂蚁寻找食物的行为，衍生出来了一种智能仿生算法，就是蚁群算法。
蚁群算法的两个重要步骤分别是计算状态转移概率，以及信息素更新[3]。
2.1状态转换概率在蚁群算法中，网格i 中的蚂蚁k根据信息素的浓度在t 时刻选择网格j 的概率路线：（1）其中πij 表示路径中的信息素浓度；ηij 表示启发式信息强度；α和β分别表示信息素浓度的启发式因子和启发式因子的期望值；J k 表示蚂蚁k 的当前备选路径的集合。
2.2信息素更新规则在迭代过程中，需要更新路径中的信息素浓度。
方程（1）显示信息素浓度T ij 和启发式信息ηij 在蚂蚁如何选择路径上起着决定性的作用[4-5]。
其中，ηij 不随时间改变，只与蚂蚁k 的位置有关。
信息素Tij 的更新规则如下：（2）（3）式中ρ∈（0，1）为信息素蒸发因子，表示信息素随时间衰减的速度；ΔT ij （t ）是新增加的信息素的浓度值。
根据方程（3），ΔT ij （t ）与信息素强度因子Q 和路径长度Lk 有关。
3改进蚁群算法研究根据许多研究，蚁群算法中的过渡规则是寻找最短路径的关键[6-8]。
在本文中，我们通过分配刺激概率来帮助蚂蚁选择面向目标的安全网格，并基于全局启发式信息使其适应大规模转换；并建立了改进的信息素更新规则和新的动态蒸发策略，以提高全局搜索能力，加速收敛。
基于蚁群算法的无人机协同多任务分配
二、基于云计算环境的蚁群优化 计算资源分配算法
基于云计算环境的蚁群优化计算资源分配算法（Ant Colony Optimization based on Cloud Computing，ACOCC）的基本思想是：将云计算环境下的计算资 源分配问题转化为一个组合优化问题，通过模拟蚂蚁觅食行为，利用蚁群优化算 法来寻找最优解。
二、蚁群算法在路径规划中的应 用
1、基本应用
蚁群算法在路径规划中基本应用是通过模拟蚂蚁寻找食物的过程，来寻找最 优路径。例如，在地图上，我们可以将起点视为蚂蚁的巢穴，终点视为食物的位 置，而地图上的其他点则视为可能的路径。蚂蚁会根据每条路径上的信息素浓度 选择路径，信息素浓度越高，蚂蚁选择该路径的可能性就越大。最终，信息素浓 度最高的路径就会被蚂蚁选择，从而得到最优路径。
参考内容三
随着科技的快速发展，许多领域都在研究如何通过模拟自然界中的生物行为 来解决优化问题。其中，蚁群算法由于其优秀的寻优能力，受到了广泛的。本次 演示将探讨蚁群算法在路径规划领域的应用和研究进展。
一、蚁群算法简介
蚁群算法是一种通过模拟自然界中蚂蚁找食过程的优化算法。蚂蚁在寻找食 物的过程中，会释放一种名为信息素的化学物质，后来的蚂蚁会根据信息素的浓 度选择路径，而信息素浓度高的路径会被更多的蚂蚁选择。这种通过模拟蚂蚁找 食过程进行的优化算法，被称为蚁群算法。
参考内容
随着云计算技术的快速发展，如何有效地管理和分配计算资源已成为了一个 重要的问题。蚁群优化算法作为一种仿生优化算法，具有自组织、自适应和鲁棒 性等优点，因此可以应用于解决云计算环境下的计算资源分配问题。
一、云计算与蚁群优化算法
云计算是一种将大量计算、存储和管理任务分布到多个计算机上进行处理的 技术，它具有弹性可扩展、按需付费等特点。云计算环境下的计算资源分配问题 是一个复杂的问题，需要考虑多个因素，如任务的大小、优先级、负载均衡等。 蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，它通过模拟蚂蚁的信息素传 递过程来寻找问题的最优解。
基于改进蚁群算法移动机器人的路径规划
煤矿机械Coal Mine Machinery Vol.30No.12 Dec.2009第30卷第12期2009年12月0引言移动机器人的路径规划是按照某一性能指标搜索一条从起点到目标点的最优或次最优的无碰撞路径。
机器人路径规划的研究始于20世纪70年代，目前国内外对这一问题的研究仍然十分活跃。
20世纪90年代Dorigo M最早提出来蚁群优化算法—蚂蚁系统（AS）并将其应用于解决计算机算法学中经典的旅行商问题（TSP）。
从蚂蚁系统开始，对蚁群算法得到了不断的发展和完善，并在TSP以及许多实际优化问题求解中进一步得到了验证。
本文针对基本蚁群算法存在收敛速度慢，计算周期长，易死锁等问题，在算法上进行了改进，通过多次仿真试验证明，改进后的算法增加了新路径的生成途径和提高了路径生成速度，从而能够快速得到较优解。
1蚁群算法的基本原理（1）环境建模环境模型表示是解决环境建模问题的第1步。
环境建模的本质属于环境特征提取与知识表示方法的范畴，决定了系统如何存储、利用和获取知识。
创建地图的目的是供机器人进行路径规划，因此地图必须便于机器理解和计算，而且当探测到新环境信息时，应该能够方便地添加到地图中。
移动机器人导航领域常用的环境模型分类情况如图1所示，其中尤以几种平面模型更为常见。
其中栅格模型在机器人系统中得到广泛应用，是目前使用较为成功的一种方法。
图1环境模型分类情况栅格模型是一种应用非常成功的度量地图构建方法，最早由Elfes于1985年提出，其思想是把移动机器人所处的环境分成许多大小相等的栅格，通过每个栅格被障碍占据或没有占据的概率值来进行空间状态描述。
（2）栅格标识的2种方法①直角坐标法如图2所示，以栅格阵左上角作为直角坐标系坐标原点，x轴正方向为水平向右，y轴正方向为竖直向下，坐标系的单位长度为栅格区间的一个单位长度。
某一栅格可用直角坐标（x，y）来标识。
图2栅格坐标与序号的关系基于改进蚁群算法移动机器人的路径规划*刘军，刘广瑞（郑州大学机械工程学院，郑州450001）摘要：针对基本蚁群算法存在收敛速度慢，计算周期长，易死锁等问题，提出了蚂蚁回退、蚂蚁相遇、带交叉点的路径交叉的改进算法。
基于改进蚁群算法的机 器人轨迹规划
Research and Development 研究开发 79
计 算 机 系 统 应 用
2010 年 第 19 卷 第 11 期
本文将善于处理大规模组合优化问题的蚁群算法(Ant Colony Algorithm)应用到任务空间的轨迹规划中， 并针对一台 6 自由度焊接机器人做了相应的改进，引 入全局方向信息，即根据蚂蚁运动中下一结点与当前 节点角度的改变量和两节点距离决定状态转移概率， 考虑到特殊形状(如 U 形)的障碍物有可能使蚂蚁进入 陷阱导致死锁，加入了蚂蚁的死亡机制并采用惩罚函 数更新局部信息素，使得后续蚂蚁能够顺利避开此陷 阱，较好解决了搜索过程的停滞问题。
Q ⎧ ⎪ F, ∆τ ( t ) = ⎨ ⎪ ⎩ 0, k ab 蚂蚁k经过( a ,b ) 其它
(9) 图 1 传统蚁群算法
2.5 算法步骤 Step1. 参数初始化。令 t=0，NC=0，最大循环 次数 N=100，将 m 只蚂蚁置于起点上，初始化信息 量，并将起点加入到禁忌表中。 Step2. 判断蚂蚁是否有后继结点，并更新标志。 根据状态转移概率公式计算概率，确定并移动到下一 结点。 Step3. 将确定的节点加入到禁忌表中， 修改循环 次数 NC，蚂蚁个数 k。 Step4. 根据 step2 中设置的标志更新局部信息 素。 Step5. 若所有节点未完成遍历，即 k<m，则跳 到 step2， 否则根据全局信息素更新规则更新信息素。 Step6. 当有 90%的蚂蚁进入同一条路径时即认 为找到最优路径结束循环，当循环次数达到预设最大 循环次数时输出相应信息结束循环。否则清空禁忌表 并转到 step2。 同一实验条件下，重复试验 50 次，分别取拐点 数、路径栅格数和循环次数的平均值如表 1。 经仿真对比，传统的蚁群算法仅依靠距离和信息 量选择路径使得曲线平滑性变差，特别是算法开始时 由于各个路径上信息量的差别不大，对状态转移概率 起主导作用的因素只有距离，使得算法会优先选择离 图 2 改进后的蚁群算法
基于蚁群算法的分布形式多智能体任务分配研究的开题报告
基于蚁群算法的分布形式多智能体任务分配研究的开题报告一、选题背景及意义多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）是一种由多个智能体互相协作完成某个任务的系统，应用广泛。
在MAS中，任务分配是一个基础性和关键性的问题。
如何高效地将不同任务分配给不同的智能体，使得整个系统的效率达到最大是一项非常重要的研究工作。
蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种基于模拟自然界中蚂蚁寻找食物的策略进行优化的算法。
该算法已被应用于任务分配领域。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在搜索食物时释放信息、感知信息等行为来实现任务分配。
基于蚁群算法的任务分配方法已经在实际任务中得到了广泛的应用。
分布形式的任务分配是将任务分配问题扩展到分布式环境下的问题。
在分布式环境下，智能体之间存在通信和协作的成本，任务分配时需要考虑这些成本。
因此，分布形式的任务分配问题具有很高的复杂性和挑战性。
二、研究目的本课题旨在基于蚁群算法，研究分布形式的多智能体任务分配问题，探索蚁群算法在分布式环境下的应用，提高任务分配效率和系统整体效率。
三、研究内容1. 研究现有的多智能体任务分配算法，了解其适用范围、优缺点等。
2. 分析蚁群算法在任务分配中的优点和缺点，探索其在分布式环境下的应用。
3. 建立多智能体任务分配模型，在该模型中考虑智能体之间的通信和协作成本。
4. 设计并实现基于蚁群算法的分布形式任务分配算法，并对该算法进行实验验证。
5. 对实验结果进行分析和总结，评估该算法的性能。
四、研究方法及步骤1. 文献回顾法：研究现有的多智能体任务分配算法，并分析其适用范围、优缺点等。
2. 理论研究法：分析蚁群算法在任务分配中的优点和缺点，探索其在分布式环境下的应用。
3. 模型建立法：建立多智能体任务分配模型，在该模型中考虑智能体之间的通信和协作成本。
4. 编程实现法：设计并实现基于蚁群算法的分布形式任务分配算法，并对该算法进行实验验证。
人工智能07蚁群算法及其应用
蚁群算法数学表达式
转移概率公式
蚁群算法中，蚂蚁根据转移概率公式选 择下一个访问的节点。转移概率通常由 信息素浓度和启发式信息共同决定，以 实现局部搜索与全局搜索的平衡。
VS
信息素更新规则
信息素是蚁群算法中的关键参数，用于引 导蚂蚁的搜索方向。信息素更新规则包括 局部更新和全局更新两种方式，分别用于 加强当前路径上的信息素浓度和更新全局 最优路径上的信息素浓度。
• 启发式信息权重：启发式信息权重用于平衡转移概率中的信息素浓度和启发式信息。较大的启发式信息权重会 使算法更加倾向于选择局部最优解，而较小的启发式信息权重则会使算法更加注重全局搜索。
• 最大迭代次数：最大迭代次数是控制算法停止条件的重要参数。当达到最大迭代次数时，算法将停止搜索并输 出当前最优解。需要根据问题规模和复杂度合理设置最大迭代次数，以保证算法能够在有限时间内找到满意的 解。
算法优化
针对旅行商问题的特点，可以对蚁群算法进行改进，如引入局部搜索策 略、调整信息素更新规则等，以进一步提高算法的求解性能。
机器人路径规划问题应用探讨
问题描述
机器人路径规划问题要求机器人在有障碍物的环境中，从起点安全、快速地到达目标点。
蚁群算法应用
蚁群算法可以应用于机器人路径规划问题中，通过模拟蚂蚁的觅食行为来寻找一条从起点 到目标点的最优路径。实例分析表明，蚁群算法在机器人路径规划问题中具有较好的应用 效果。
05 蚁群算法在数据挖掘中应 用
聚类分析问题解决方法展示
基于蚁群算法的聚类方法
通过模拟蚂蚁觅食行为，将数据集划分为多个簇，使得同一簇内数据相似度高，不同簇间数据相似度 低。
聚类结果评估与优化
采用轮廓系数、DB指数等评估指标对聚类结果进行评价，并通过调整算法参数或引入其他优化策略来 提高聚类效果。
蚁群算法改进及应用研究
蚁群算法改进及应用研究摘要：蚁群算法是一种启发式优化算法，其物理现象的模拟和仿生方法使其在多个领域得到广泛应用。
本文将介绍蚁群算法的基本原理，并对其改进方法进行探讨。
在应用方面，将重点讨论蚁群算法在路线规划、图像处理、机器学习和网络优化等领域的应用。
通过对蚁群算法的研究和改进，将有助于提高算法的性能和适应性。
1. 引言蚁群算法是一种基于觅食行为的模拟算法，最早由意大利科学家Marco Dorigo等人于1992年提出。
蚁群算法的基本原理来自于觅食过程中蚂蚁的行为，通过模拟蚂蚁的觅食路径选择和信息素沉积行为，实现对问题的优化求解。
2. 蚁群算法的基本原理蚁群算法的基本原理是通过蚂蚁之间的正反馈作用进行信息传递和问题求解。
蚂蚁在觅食过程中会留下一种称为信息素的物质，用于标记路径的好坏。
蚂蚁选择路径时，会倾向于选择信息素浓度高的路径，从而形成一种积累性的正反馈循环。
在这个过程中，较短路径上的信息素浓度会逐渐增加，吸引更多的蚂蚁选择该路径，集中力量探索更优解。
3. 蚁群算法的改进方法为了提高蚁群算法的搜索效率和求解能力，研究者们提出了多种改进方法。
其中，一些方法采用了参数调整和策略改进的方式，如引入启发式信息和适应性参数。
另一些方法则通过改变信息素更新策略和蚂蚁的移动方式来改进算法性能。
例如，引入局部更新策略和全局更新策略，以增加算法的全局搜索能力和局部搜索能力。
4. 蚁群算法在路线规划中的应用蚁群算法在路线规划中具有很好的应用潜力。
通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的路径选择行为，可以有效地解决旅行推销员问题等路线规划问题。
在实际应用中，蚁群算法已经被用于城市交通规划、船舶调度和智能导航系统等领域，取得了良好的效果。
5. 蚁群算法在图像处理中的应用蚁群算法在图像处理中也有不少应用。
例如，通过模拟蚂蚁的觅食路径选择行为，可以实现图像分割、边缘检测和图像增强等任务。
此外，蚁群算法还可以用于图像压缩、图像重建和图像分类等方面。
蚁群算法及其应用研究
蚁群算法及其应用研究蚁群算法是一种源于自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，它通过模拟蚂蚁之间的信息交流和协作行为来寻找最优解。
近年来，蚁群算法在许多领域得到了广泛的应用，包括机器学习、数据挖掘、运筹学等。
本文将对蚁群算法的原理、实现方式以及应用进行详细的阐述。
蚁群算法是一种启发式优化算法，其核心思想是利用蚂蚁在寻找食物过程中的行为特征来寻找问题的最优解。
蚂蚁在寻找食物的过程中，会在路径上留下信息素，后续的蚂蚁会根据信息素的强度选择路径，并且也会在路径上留下信息素。
这样，随着时间的推移，越来越多的蚂蚁会选择信息素浓度较高的路径，从而找到问题的最优解。
蚁群算法的实现包括两个关键步骤：构造解和更新信息素。
在构造解的过程中，每只蚂蚁根据自己的概率选择下一个节点，这个概率与当前节点和候选节点的信息素以及距离有关。
在更新信息素的过程中，蚂蚁会在构造解的过程中更新路径上的信息素，以便后续的蚂蚁能够更好地找到最优解。
蚁群算法在许多领域都得到了广泛的应用。
在机器学习领域，蚁群算法被用来提高模型的性能和效果。
例如，在推荐系统中，蚁群算法被用来优化用户和物品之间的匹配，从而提高推荐准确率；在图像处理中，蚁群算法被用来进行特征选择和图像分割，从而提高图像处理的效果。
此外，蚁群算法在数据挖掘、运筹学等领域也有着广泛的应用。
总的来说，蚁群算法是一种具有潜力的优化算法，它具有分布式、自组织、鲁棒性强等优点。
然而，蚁群算法也存在一些不足之处，如易陷入局部最优解、算法参数难以调整等。
未来，可以进一步研究如何提高蚁群算法的搜索能力和优化效果，以及如何将其应用到更多的领域中。
同时，可以通过研究如何克服蚁群算法的不足之处，例如通过引入其他优化算法或者改进信息素更新策略等，来进一步提高蚁群算法的性能。
此外，随着大数据和技术的快速发展，蚁群算法在处理大规模数据问题方面也具有很大的潜力。
例如，在推荐系统中，可以利用蚁群算法处理用户和物品之间复杂的关系网络；在图像处理中，可以利用蚁群算法进行高维数据的特征选择和分类等。
《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》
《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》篇一蚁群算法研究及其在路径寻优中的应用一、引言蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种仿生算法，借鉴了蚁群寻找食物过程中的寻路行为和寻优特性。
由于其高效且自适应的优点，蚁群算法已被广泛应用于解决复杂的路径寻优问题。
本文将研究蚁群算法的基本原理，分析其特性和优缺点，并详细阐述其在路径寻优中的应用。
二、蚁群算法的基本原理蚁群算法是一种模拟自然界中蚁群觅食行为的优化算法。
在自然界中，蚂蚁通过信息素（pheromone）的传递来寻找食物源，并找到最优的路径。
蚁群算法借鉴了这一特性，通过模拟蚂蚁的寻路过程，寻找最优解。
蚁群算法的核心思想是正反馈原理和群体行为。
在算法中，每只蚂蚁在寻找路径的过程中会释放信息素，并按照信息素的浓度来选择下一步的路径。
随着时间的推移，较短的路径上信息素的浓度会逐渐增大，形成正反馈机制。
蚂蚁通过群体的协同作用和互相影响来找到最优的路径。
三、蚁群算法的特性及优缺点1. 特性：（1）分布式：蚁群算法通过大量蚂蚁的协同工作来寻找最优解，具有较好的分布式特性。
（2）正反馈：算法中存在正反馈机制，能够自动放大较优解的信息素浓度。
（3）并行性：蚂蚁在寻找路径的过程中可以并行工作，提高了算法的效率。
（4）鲁棒性强：蚁群算法对初始解的依赖性较小，具有较强的鲁棒性。
2. 优点：（1）适用于解决复杂的路径寻优问题。
（2）能够找到全局最优解或近似最优解。
（3）具有良好的鲁棒性和稳定性。
3. 缺点：（1）计算量大：由于需要模拟大量蚂蚁的寻路过程，计算量较大。
（2）易陷入局部最优：在特定情况下，算法可能陷入局部最优解而无法找到全局最优解。
四、蚁群算法在路径寻优中的应用蚁群算法在路径寻优问题中具有广泛的应用，如物流配送、网络路由、城市交通等。
下面以物流配送为例，介绍蚁群算法在路径寻优中的应用。
在物流配送中，需要确定配送车辆的行驶路线，以最小化总行驶距离和成本。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于量子蚁群算法的机器人联盟问题研究
摘要：将量子进化算法与蚁群算法思想相融合，提出一种求解机器人联盟问题的量子蚁群算法。
为了避免搜索陷入局部最优，采用多种群并行搜索及量子交叉策略，以改善种群信息结构；算法中还设计了一种新的信息素表示方式。
仿真实验结果表明，该算法具有较快的收敛速度和全局寻优能力。
关键词：机器人；联盟；蚁群算法；量子蚁群算法
中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）15-3596-03
在多机器人系统中，单个机器人个体的资源、能力与智能都是有限的，往往不能独自完成特定的任务。
为了完成任务，机器人之间就必须相互协作，通过结成联盟来提高求解问题的能力[1]。
因此联盟是多机器人系统的重要合作方式，而机器人联盟生成问题（multi-robot coalition formation）则成为多机器人系统研究中一个关键的基础性问题，主要研究如何在多机器人系统中动态生成面向任务的最优机器人联盟。
从1993年提出联盟方法以来，国内外学者对面向任务的联盟生成进行了大量的研究工作，其中智能进化算法由于具有全局寻优能力强、收敛速度快等优点，在近年来更是被广泛地应用到机器人联盟问题的求解中，如蒋建国、夏娜、李杰等[2-4]基于粒子群和蚁群算法、许波等人[5-6]基于量子粒子群算法，这些方法在可接受时间内获得的解的质量有所提高，仿真实验也验证了智能算法的高效性。
1 机器人联盟问题描述
机器人联盟c是一组相互合作、能共同完成某一任务的一个或多个机器人集合。
若系统中有n个机器人集合[r={r1，r2，…，rn}]，则一个联盟c就是r的一个非空子集。
在多机器人系统中，每个机器人[ri]都具有一个能力向量[bi=b1i，b2i，…，bri]， [bji≥0，（1≤i≤n，1≤j≤n）]，用于定量描述[ri]执行某种特定动作的能力大小，若[bji]=0，则表示[ri]不具备能力[bji]。
任务t具有一定的能力需求[bt=b1t，b2t，…，brt]。
联盟c具有一个能力向量[bc=b1c，b2c，…，brc]，bc是联盟中所有机器人能力向量的总和，即[bc=ri∈cbi]，联盟c能完成任务t的必要条件是：[bc≥bt]。
任何一个联盟c都有联盟代价costc、联盟收益profitc和联盟值valuec，若联盟c不能完成任务，则联盟值valuec为0，否则，valuec为一正数，并且随着profitc值的递增而递增，随着costc 的递增而递减。
因此在本文中我们将联盟值定义为：
valuec=profitc /costc（当联盟c不能完成任务时，profitc=0）。
机器人联盟问题就是要求出能完成任务的并拥有最大valuec值的最优联盟。
2 量子蚁群算法（qaca）
2.1编码方式
2.2 量子信息素
量子蚂蚁[qatk]的量子信息素值[qτtk]的具体表示如下：
[qτtk=βt112βt122…βt1n2βt212βt222…βt212??βtij2?βtn12βtn12…βtnn2] （2）
通过上面公式可以发现，量子信息素量直接通过相应的量子蚂蚁就可获得，采用这种量子信息素表示方式使得信息素的更新操作变得非常简单，不需要任何参数，对于各路径上信息素的挥发和增强完全可以通过对量子蚂蚁的更新来完成，例如：若蚂蚁在机器人 i 上选择了机器人 j 作为盟友，并成为较优的联盟组合，则机器人 i 到机器人 j 就是用来更新量子蚂蚁的较优路径中的一条边，通过更新量子蚂蚁，会使得其概率幅[βtij]的值增加，从而[βtij2]也增加，即使得机器人 i 到机器人 j 路径上的信息素得以增强；反之，该路径上的信息素会有所挥发。
2.3 多种群并行搜索及量子交叉
为了避免算法陷入局部最优，我们采用多种群并行搜索策略，得到解空间中不同区域的最优值。
在进化初期，以各种群最优值为进化目标引导搜索方向。
每进化一定代数后，比较各种群的最优值，保留全局最优个体，并以该最优个体取代各种群中最差个体。
若某种群连续若干代仍没有找到更优个体时，则利用量子信息的纠缠和干涉特性执行一种量子交叉策略，以促进种群内部的信息交流，增强种群多样性。
量子交叉的具体做法如下：
2.4 算法流程
求解机器人联盟问题的量子蚁群算法（qaca）具体操作步骤如下：1）初始化n组量子蚁群；
2）分别计算各组种群的量子信息素[qτ（t）=qτtk，k=1，2，…m]；
3）构建路径，计算适应度；
4）判断是否满足终止条件，若满足，则算法终止，否则执行下一步；
5）采用量子旋转门[7]更新量子蚁群[qa（t）]；
6）进化每间隔d代，记录所有种群中全局最优个体，并以全局最优个体取代各种群中最差个体。
若某种群连续d代没有找到更优个体，则执行量子交叉操作；
7） t=t+1，算法转到（2）继续执行，直到算法结束。
3 仿真实验
为了验证算法的有效性，将qaca与文献[3]中基本蚁群算法（baca）和文献[8]中的量子遗传算法（qga）进行比较。
实验中机器人个数、能力向量及任务等相关参数选用文献[5]中给定的实验数据，其它参数设定为：种群规模100，进化代数1000，[α]=1，[β]=2，d=10。
针对给定的联盟问题，分别采用qga、baca和qaca 三种算法进行50次独立实验，并记录下50次实验中各算法找到的最优联盟值、最差联盟值、平均联盟值，及最快搜索到最优解的迭代次数和50次实验平均搜索到最优解的迭代次数。
通过考察这几个参数指标，可以实现对算法全局寻优性能及收敛性能的比较，其对比实验结果见表1。
从表1的统计结果可以看出， qaca算法无论在最好情况、最差
情况还是平均情况下都要明显优于qga和baca算法。
这表明在相同的迭代条件下qaca算法能够搜索到较高质量的解，具有较好的全局寻优能力。
而通过搜索到最优解的迭代次数，可以表明qaca
算法的收敛速度较快，且收敛稳定性较高。
4 结束语
将蚁群算法与量子进化算法思想相结合，提出了一种求解机器人联盟问题的量子蚁群算法（qaca）。
算法中根据量子编码的多样性特性，设计了一种新的信息素表示及更新方式；为了避免搜索陷入局部最优，设计了一种多种群并行搜索和量子交叉策略。
最后将qaca与baca和qga进行仿真实验比较，测试结果也表明了算法具有一定的优势。
在qaca基础上的多任务联盟问题求解将是我们下一步研究工作的重点。
参考文献：
[1] lovekech v， julie a. multi-robot coalition formation[j]. ieee transactions on robotics， 2006， 22（4）：637–649.
[2] 蒋建国，张国富，齐美彬，等.基于离散粒子群求解复杂联盟的并行生成[j].电子与信息学报， 2009， 31（30）： 519-522.
[3] 夏娜，蒋建国，魏星，等.改进型蚁群算法求解单任务agent 联盟[j].计算机研究与发展，2005，42（5）：734-739.
[4] 李杰，王爱民，于金刚，等.一种非线性动态自适应的agent 联盟生产算法[j].小型微型计算机系统， 2012， 33（8）：
1792-1794.
[5] 许波，余建平.基于qpso 的单任务agent 联盟形成[j].计算机工程， 2010， 36（19）： 168-170.
[6] 许波，彭志平，余建平，等. 基于量子多目标进化算法的多任务agent 联盟生成[j] .系统工程理论与实践， 2012， 32（10）：2254-2261.
[7] 李絮，刘争艳，谭拂晓.求解tsp的新量子蚁群算法[j].计算机工程与应用，2011， 47（32）： 42-44.
[8] 张葛祥，金炜东.量子遗传算法改进及其应用研究[j].西南交通大学学报，2003，38（6）：718-722.。