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J-GLOBAL ID：201702260967354984   整理番号：17A0292498

巡回セールスマン問題を解くための改良量子アリコロニーアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved quantum ant colony algorithm for Traveling Salesman Problem

著者 (2件)： Wan Zhengyi (Institute of Computer & Communication Engineering, Changsha University of Sciences & Technology) ,  Peng Yuxu (Institute of Computer & Communication Engineering, Changsha University of Sciences & Technology)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 22  ページ： 59-63,122  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の量子アリコロニーアルゴリズム(TSP)は,TSPを解決する際に局所最適化に陥りやすく,収束速度が遅いという問題を解決するために,巡回セールスマン問題を解決するための改良量子アリコロニーアルゴリズム(IQACA)を提案する。このアルゴリズムは,フェロモンの動的更新を実現するために,新しいフェロモン揮発因子の適応動的更新戦略を設計した。新しい量子回転ゲートを用いて量子確率振幅の収束傾向を変化させた。3つの基本関数極値最適化シミュレーションと従来の量子アリコロニーアルゴリズムを比較することによって,このアルゴリズムの性能が優れていることを証明した。TSPLIBに基づくシミュレーション実験と他のいくつかのアルゴリズムとの比較により,このアルゴリズムが高速収束速度を持ち,解の大域的性能を改善し,局所最適化を避けることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  フェロモン ,  高速度 ,  最適化 ,  *巡回セールスマン問題
準シソーラス用語： 揮発 ,  収束速度 ,  ローカル最適化 ,  *アントアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Traveling Salesman Problem(TSP) ,  Quantum Ant Colony Algorithm(QACA) ,  Improved Quantum Ant Colony Algorithm(IQACA) ,  quantum revolving door

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 巡回セールスマン問題 ,  量子 ,  アリコロニーアルゴリズム