【摘 要】
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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）15-3
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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。
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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。
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