【摘 要】
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针对城市垃圾回收路径规划问题,提出了一种量子布谷乌协同搜索算法,用于优化最短路径.首先,采用Bloch球面坐标量子编码来扩大解空间;然后设计了一种基于差分进化的量子布谷鸟
【机 构】
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安徽师范大学计算机与信息学院,安徽芜湖241002;安徽师范大学网络与信息安全安徽省重点实验室,安徽芜湖241002;安徽师范大学计算机与信息学院,安徽芜湖,241002
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针对城市垃圾回收路径规划问题,提出了一种量子布谷乌协同搜索算法,用于优化最短路径.首先,采用Bloch球面坐标量子编码来扩大解空间;然后设计了一种基于差分进化的量子布谷鸟搜索策略,实现较差个体的改进以及劣势个体与优势个体之间的信息交换,增强全局搜索能力;最后,利用一种局部邻域搜索算法进一步提高解的质量.理论分析了所提算法的收敛性.基于无线传感网络采集数据进行了仿真实验,将量子布谷乌协同搜索算法与传统遗传算法和量子布谷乌搜索算法分别比较,求解垃圾回收最短路径问题的最优解和平均解均改进了20％～40％,结果证明了量子布谷鸟协同搜索算法的优越性.
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