【摘 要】
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针对动态路径诱导中寻优算法收敛速度慢，易陷入局部最优解的不足，提出了一种改进的量子蚁群算法（IQA．CA）。首先，建立了考虑交叉口和路段耗费的动态路网模型，并建立了时间最优路径模
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针对动态路径诱导中寻优算法收敛速度慢，易陷入局部最优解的不足，提出了一种改进的量子蚁群算法（IQA．CA）。首先，建立了考虑交叉口和路段耗费的动态路网模型，并建立了时间最优路径模型。借鉴量子蚁群算法的寻优策略，改进的量子蚁群算法通过将量子比特相位取值范围缩小的方法，提高概率幅的密度；采用Hadamard门变异机制，实现量子比特概率幅值的位置和大小的变化，扩大了种群多样性，增加了全局最优解搜索的概率。将IQACA算法应用到实际路网的动态路径诱导中，并与蚁群算法、量子蚁群算法进行对比分析，实验结果表明，改进的
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