相位编码量子蚁群算法及在连续优化中的应用

混沌蚁群算法及其在连续域优化中的应用孟志刚【摘要】蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,具有较强的鲁棒性,易于与其他方法结合,目前在很多优化领域中得到了广泛应用,但是进化速度慢,易陷入局部最优是其最主要的缺点.本文在基于网格划分策略的蚁群算法的基础上,结合混沌理论,提出了混沌蚁群算法.在算法初始化和信息素更新方面提出了改进,采用了MAX-MIN Ant System的思想对路径上可能的残留信息素进行了限制,通过实例验证,证明了该算法是有效性.【期刊名称】《机电产品开发与创新》【年(卷),期】2010(023)004【总页数】3页(P29-31)【关键词】蚁群算法;混沌;信息素;混沌蚁群算法【作者】孟志刚【作者单位】山东泰华路桥工程有限公司,山东,烟台264001【正文语种】中文【中图分类】O290 引言蚁群算法ACA（Ant Colony Algorithm）是由意大利学者Dorigo.M等人于20世纪90年代初提出的一种新型的模拟进化算法 [1]，该算法采用了正反馈并行自催化机制，易于与其他方法结合，而且具有较强的鲁棒性 [2]，在解决许多复杂优化问题方面已经展现出其优异的性能和巨大的发展潜力。

蚁群算法最早成功应用于解决著名的旅行商问题TSP（Traveling Salesman Problem），并且取得了较优的解 [3]。

但是进化速度慢，易陷入局部最优是其最主要的缺点。

混沌优化算法COA（Chaos Optimization Algorithm）是一种新型的搜索性算法。

其思想是把变量从混沌空间变换到解空间，利用混沌的遍历性、初值敏感性、拓扑传递性，采用类似载波的方法将混沌状态引入到优化变量中，把混沌运动的遍历范围放大到优化变量的取值范围，然后依靠混沌变量进行粗搜索得到近似最优解。

利用二次载波取遍历范围很小的混沌变量，在近似最优解附近细搜索得到最优解。

虽然混沌优化方法具有不对初值敏感、易跳出局部极小、搜索速度快和全局渐近收敛的优点。

群智能优化算法及其应用随着复杂问题的不断涌现，传统优化算法往往难以求解出满意解。

而群智能优化算法作为一种新型的优化策略，以其强大的自组织、协作和学习能力，在解决这类问题上具有显著优势。

本文将介绍群智能优化算法的背景、概念及其应用，展望未来的研究方向和挑战。

群智能优化算法是一类基于群体行为启发的优化算法，通过模拟自然界中生物群体觅食、协作等行为来求解优化问题。

这类算法包括蚁群算法、粒子群算法、蜂群算法等，它们都具有以下特点：群体协作：群智能优化算法利用群体中个体的协作和信息共享机制，共同寻找最优解。

分布式计算：群智能优化算法采用分布式计算方式，将问题分解成若干个子问题，交由不同个体进行处理。

自适应调整：群智能优化算法能够根据问题的特性和解的分布情况，自适应地调整算法参数和策略。

蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，通过蚂蚁之间留下的信息素来指导寻优过程。

其应用领域广泛，包括函数优化、路径规划、任务调度等。

然而，蚁群算法易出现早熟收敛和信息素更新方式单一的问题。

粒子群算法是通过模拟鸟群飞行行为来求解优化问题的一种算法，每个粒子代表一个潜在解。

粒子群算法在求解多目标优化、约束优化等问题上具有较好表现，但可能陷入局部最优解。

蜂群算法是一种模拟蜜蜂觅食和酿蜜行为的优化算法，通过蜜蜂之间的协作和信息共享来寻找最优解。

蜂群算法在处理复杂优化问题时具有较高效率和鲁棒性，适用于多目标优化、约束优化等领域。

群智能优化算法在解决优化问题上具有广泛应用，除了上述的蚁群算法、粒子群算法和蜂群算法，还包括遗传算法、模拟退火算法、灰色狼群算法等。

这些算法在解决不同类型的问题时具有各自的优势和适用范围。

遗传算法是模拟生物进化过程的优化算法，通过选择、交叉和变异操作来产生新的解。

遗传算法在求解大规模、高维度优化问题时具有较好表现，但可能存在早熟收敛和计算效率低下的问题。

模拟退火算法是模拟固体退火过程的优化算法，通过引入随机因素来避免陷入局部最优解。

基于正交方法求解连续优化问题的蚁群搜索算法【研究背景和意义】目前，以蚁群算法为代表的群体智能算法得到越来越多的重视。

原因是其以生物的群体行为为研究对象，通过系统仿真，设计出求解各种问题的优化算法。

这些算法无论在速度和灵活性上都比传统的确定性算法更适合于求解大规模的优化问题。

蚁群算法利用蚂蚁寻找食物时会释放一定量的信息素，而信息素又会随时间蒸发消失的特点，通过设计信息素的释放和蒸发模型，配合启发式信息的使用，使得蚁群算法中的人工蚂蚁通过协作搜索出问题的最优解。

蚁群算法最初由M. Dorigo提出，用于求解旅行商（TSP）问题，后来人们把算法进行扩充和改进，应用到诸如车辆调度、车间调度、路由问题等，并取得很好的计算效果。

因此，蚁群算法一直都是用于解决离散组合优化问题的算法。

然而，蚁群算法在求解连续优化问题上也具有很好的发展前景，本文就是对蚁群算法求解连续问题的研究成果。

【研究的内容，研究中采取的方法，手段和新的发现】通过对蚁群算法的研究，本文作者发现，求解连续问题的最大困难在于如何让蚁群中的蚂蚁学到连续空间中的信息，由于不同于TSP问题已经给定有形的路径，连续空间的搜索是无定向的，因此蚂蚁需要高效的方法了解其所处位置周围的状况。

本文提出的正交蚁群搜索方法，首先基于正交试验的方法让蚂蚁快速测试周围正交位置上的优劣程度，根据测试的结果获取当前环境的信息，尝试移动到最优的邻近位置；其次自适应调整测试的邻域的范围，让蚂蚁的搜索更具鲁棒性；最后，通过设计新的信息素释放与蒸发的模式，让蚁群中的蚂蚁以更快的速度交换各自的搜索信息，吸引同伴朝最优的区域探索。

【研究的创新点和主要贡献】本文与其他学者已经提出的求解连续空间优化问题的蚁群算法的不同之处，在于本文首次提出利用多因素试验中的正交试验法，加强蚂蚁的搜索能力，并提出动态区域的方法，让蚂蚁以更大的自由度试验连续空间中通过正交表产生的测试点。

这些思想在同类型的群体智能优化方法中是首创，通过17个连续问题的测试，显示出本文提出的方法既发扬了蚁群的搜索优点，也大大提高了蚁群在连续空间中的搜索能力。

群智能优化算法及其应用群智能优化算法及其应用近年来，随着人工智能技术的快速发展，群智能优化算法逐渐受到广泛关注。

群智能优化算法是一类基于集体智慧原理的优化方法，在解决复杂问题方面显示出了独特的优势。

本文将介绍群智能优化算法的基本原理和常见应用，并展望其在未来的发展前景。

群智能优化算法是以模拟生物种群行为为基础，通过模拟自然界的进化、群体行为等原理，来解决复杂问题的一种智能优化方法。

其核心思想在于通过模仿种群智能，集体协同工作，从而获得更好的优化结果。

在群智能优化算法中，最具代表性的方法之一是粒子群优化算法(PSO)。

它的基本思想源于鸟群觅食行为。

在PSO中，每个搜索个体被看作是一个鸟或者粒子。

这些粒子通过不断地调整自身的速度和位置，并通过与其它粒子的信息交流获取更好的解。

通过不断的迭代，最终找到优化问题的全局最优解。

另一个常见的群智能优化算法是蚁群优化算法(ACO)。

蚁群优化算法模拟了蚂蚁找到食物源的行为。

在ACO中，蚂蚁在路径选择时会释放一定量的信息素。

而其它蚂蚁则通过感知和跟随这些信息素来逐渐形成路径，并逐渐寻找到更优的解。

ACO通过模拟蚂蚁的群体智慧，找到问题的最优解。

群智能优化算法在很多领域都得到了广泛的应用。

例如，在电力系统中，群智能优化算法可以用于解决电力调度问题，以提高电力系统的稳定性和效率。

在物流领域，群智能优化算法可以用于优化物流的路径规划和货物分配，以提高物流效率和降低成本。

在机器学习领域，群智能优化算法可以用于参数优化，以提高模型的准确度。

然而，群智能优化算法也存在一些挑战和问题。

首先，算法的收敛速度较慢，需要较长的时间来找到最优解。

其次，算法对参数的敏感性较高，参数的选择对算法的效果有较大的影响。

此外，群智能优化算法的鲁棒性较差，容易陷入局部最优解。

为了克服这些问题，近年来，研究者们提出了许多改进的群智能优化算法。

例如，引入自适应权重、多目标优化等策略，以提高算法的性能。

高斯量子行为粒子裙优化(GQPSO)算法是一种基于量子行为的进化优化算法，它结合了粒子裙优化(PSO)算法和量子计算的特点，能够有效地解决复杂优化问题。

本文将从以下几个方面介绍GQPSO算法的原理、特点和应用，希望能够为读者提供深入的了解。

一、GQPSO算法的原理GQPSO算法是基于粒子裙优化算法和量子计算的原理而提出的，它采用了一种全新的粒子编码和演化方式，通过模拟粒子在量子力学中的行为进行搜索和优化。

GQPSO算法的原理如下：1. 量子位表示在GQPSO算法中，每个粒子被表示为一个量子位，根据其在搜索空间中的位置，每个粒子的量子位可以被编码为一个二进制字符串。

这种量子位表示方式能够更好地描述粒子的位置和速度，从而更好地指导搜索过程。

2. 高斯量子演化GQPSO算法通过高斯量子演化来更新粒子的量子位和速度，其中包括量子位的变换和速度的更新。

在高斯量子演化过程中，粒子会受到适应性函数的约束，从而导致不断演化、搜索和优化。

3. 适应性函数GQPSO算法中使用的适应性函数通常是目标函数或者问题的评价函数，它能够帮助粒子判断当前位置的优劣，并指导其向更优的位置演化。

适应性函数的选择对于算法的性能至关重要。

二、GQPSO算法的特点GQPSO算法相比于传统的优化算法有着独特的特点和优势，主要表现在以下几个方面：1. 全局搜索能力强GQPSO算法通过量子位表示和高斯量子演化，能够有效地克服传统算法在全局搜索能力上的不足，更好地发挥粒子裙优化算法的优势，从而在复杂优化问题中取得更好的效果。

2. 收敛速度快GQPSO算法利用了量子行为的特性，能够更快地收敛到全局最优解，从而大大提高了算法的搜索效率和优化能力。

在实际应用中，GQPSO 算法往往能够在较短的时间内找到较优的解。

3. 对高维问题有较好的适应性GQPSO算法对于高维优化问题的适应性较强，能够有效地应对复杂的实际问题，从而满足实际应用的需求。

这一特点使得GQPSO算法在实际工程和科研中有着广泛的应用前景。

求解连续空间优化问题的扩展粒子蚁群算法
李士勇;王青
【期刊名称】《测试技术学报》
【年(卷),期】2009(023)004
【摘要】扩展蚁群算法是蚁群算法创始人Dorigo提出的一种用于求解连续空间优化问题的最新蚁群算法,但该算法的收敛速度参数和局部搜索参数取值缺乏理论指导,因此其性能受算法参数影响较大.本文提出一种求解连续空间优化的扩展粒子蚁群算法,将粒子群算法嵌入到扩展蚁群算法中用于在线优化扩展蚁群算法参数,减少了参数人为调整的盲目性.从而改善扩展蚁群算法的寻径行为.通过将本文提出的算法与遗传算法、克隆选择算法、蚁群算法、扩展蚁群算法对5种典型测试函数优化的结果对比表明,本文算法在搜索速度和全局搜索能力方面均优于其它算法.【总页数】7页(P319-325)
【作者】李士勇;王青
【作者单位】哈尔滨工业大学,航天学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学,航天学院,黑龙江,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.一种求解连续空间约束优化问题的蚁群算法 [J], 焦留成;邵创创;程志平
2.一种求解连续空间优化问题的动态蚁群算法 [J], 倪世宏;秦军立;苏晨
3.求解连续空间优化问题的Powell蚁群算法 [J], 葛艳;逄海萍;孟友新;江峰
4.求解连续空间优化问题的量子蚁群算法 [J], 李盼池;李士勇
5.改进的蚁群算法求解连续性空间优化问题 [J], 王育平;亓呈明
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现代电子技术Modern Electronics Technique2023年4月1日第46卷第7期Apr.2023Vol.46No.70引言随着现代雷达技术的发展，目前雷达通常采用脉冲压缩技术，有效解决了雷达探测能力与距离分辨力的矛盾。

同时，雷达发射波形的抗干扰能力不断进步，呈现出更加复杂的特点，这些复杂波形信号往往具有低截获概率的特性[1]。

相位编码信号作为一种典型的脉内调制信号，具有非常高的时宽带宽积与很强的相关性，使其在雷达探测中具有一定优势[2]，因此针对相位编码雷达信号的干扰方法进行研究具有一定现实意义。

为应对先进雷达技术，以数字射频存储（Digital Radio Frequency Memory ，DRFM ）为代表的雷达有源干扰技术迅速发展，大大增加了转发式干扰的作战手段[3]。

其中，间歇采样转发干扰（Interrupted Sampling Repeater Jamming ，ISRJ ）作为一种新型的转发式干扰样式，凭借其灵活高效的特点，成为目前雷达对抗领域的研究热点[4]。

文献[5⁃9]研究了传统间歇采样转发干扰方法的干扰效果，伴随着对认知无线电技术的探索，部分学者将优化算法应用于雷达抗干扰与干扰波形设计领域中。

文献[10]将PSO （Particle Swarm Optimization ）算法应用到雷达波形设计中，实现最大互信息雷达波形设计。

文献[11⁃12]采用智能优化算法实现了雷达抗干扰波形设计问题。

文献[13⁃15]使用优化算法实现了干扰波形优化问题。

文献[16⁃17]采用遗传算法结合多相位分段调制的策略，提高了间歇采样转发干扰的作用范围，增强了干扰的有效性和稳定性。

文献[18]针对线性调频信号，提出间歇非均匀采样转发的方法，并结合禁忌搜索算法，提高了干扰的压制性效果。

本文在以上文献研究的基础上，针对相位编码信号的特点，考虑采用相位序列调制的方法，改变干扰信号脉压结果的假目标距离维分布，并结合智能优化算法以获取最优干扰波形。

一种新的量子蚁群优化算法
杨佳;许强;张金荣;曹长修
【期刊名称】《中山大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2009(048)003
【摘要】针对蚁群算法在求解连续空间优化问题时易于陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了一种新的基于量子进化的蚁群优化算法.该算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息;设计了一种新的量子旋转门更新蚂蚁位置, 完成蚂蚁的移动;最后采用量子非门实现蚂蚁所在位置的变异, 增加位置的多样性.不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明该算法可使搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力.
【总页数】6页(P22-27)
【作者】杨佳;许强;张金荣;曹长修
【作者单位】重庆大学自动化学院,重庆,400030;重庆工商大学计算机科学与信息工程学院,重庆,400067;重庆工学院计算机学院,重庆,40050;重庆大学自动化学院,重庆,400030
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.一种新的融合分布估计的蚁群优化算法 [J], 许昌;常会友;徐俊;衣杨
2.一种新的求解TSP问题智能蚁群优化算法 [J], 顾军华;谭庆;李娜娜;毛宁
3.一种新的基于logistic混沌映像的自适应混沌蚁群优化算法求解动态车辆路径问题 [J], 徐洪丽;钱旭;岳训;马长安;刘康
4.一种新的蚁群优化算法信息素更新策略及其性能分析 [J], 颜晨阳;张友鹏;熊伟清
5.一种改进的量子多目标蚁群优化算法 [J], 杨剑;张敏辉
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一种求解连续对象优化问题的改进蚁群算法
宋雪梅;李兵;李晓颖
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2006(23)10
【摘要】蚁群算法在搜索过程中容易陷入局部最优解,且不适用于连续对象优化问题。

文章针对这些问题,采用信息量变异、引入微粒群操作等方法进行改进,提出了一种引入微粒群操作的改进蚁群算法,并应用于求解连续对象优化问题。

对几个典型复杂连续函数优化问题的测试研究表明,该改进算法不仅跳出局部最优解的能力更强,而且能较快地收敛到全局最优解,表明了算法的有效性。

【总页数】4页(P173-175)
【关键词】蚁群算法;TSP问题;连续对象优化问题
【作者】宋雪梅;李兵;李晓颖
【作者单位】河北理工大学计算机与自动控制学院;唐山学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.一种求解连续空间约束优化问题的蚁群算法 [J], 焦留成;邵创创;程志平
2.一种求解连续空间优化问题的动态蚁群算法 [J], 倪世宏;秦军立;苏晨
3.改进的蚁群算法求解连续函数约束优化问题 [J], 王君;肖菁;张军
4.改进的蚁群算法求解连续性空间优化问题 [J], 王育平;亓呈明
5.一种求解连续空间优化问题的改进蚁群算法 [J], 段海滨;马冠军;王道波;于秀芬因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。