【摘 要】
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针对传统量子蚁群算法在求解TSP时容易陷入局部最优以及收敛速度较慢，提出了一种求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法（IQACA）。该算法设计了一种新信息素挥发因子的自适应动态更
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针对传统量子蚁群算法在求解TSP时容易陷入局部最优以及收敛速度较慢，提出了一种求解旅行商问题的改进型量子蚁群算法（IQACA）。该算法设计了一种新信息素挥发因子的自适应动态更新策略，对信息素进行动态更新；并采用一种新的量子旋转门对量子概率幅值的收敛趋势进行改变。通过三个基本函数极值优化仿真与传统量子蚁群算法进行对比，证明算法性能较优。基于TSPLIB的仿真实验与其他几种算法进行比较，结果表明，算法具有较快的收敛速度，提高了解的全局性，有效避免了算法陷入局部最优。
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