針對(duì)城市垃圾回收路徑規(guī)劃問(wèn)題,提出了一種量子布谷鳥(niǎo)協(xié)同搜索算法,用于優(yōu)化最短路徑.首先,采用Bloch球面坐標(biāo)量子編碼來(lái)擴(kuò)大解空間;然后設(shè)計(jì)了一種基于差分進(jìn)化的量子布谷鳥(niǎo)搜索策略,實(shí)現(xiàn)較差個(gè)體的改進(jìn)以及劣勢(shì)個(gè)體與優(yōu)勢(shì)個(gè)體之間的信息交換,增強(qiáng)全局搜索能力;最后,利用一種局部鄰域搜索算法進(jìn)一步提高解的質(zhì)量.理論分析了所提算法的收斂性.基于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),將量子布谷鳥(niǎo)協(xié)同搜索算法與傳統(tǒng)遺傳算法和量子布谷鳥(niǎo)搜索算法分別比較,求解垃圾回收最短路徑問(wèn)題的最優(yōu)解和平均解均改進(jìn)了20%～40%,結(jié)果證明了量子布谷鳥(niǎo)協(xié)同搜索算法的優(yōu)越性. 

【文章來(lái)源】：信息與控制. 2019,48(02)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 問(wèn)題描述
    1.1 數(shù)學(xué)模型
    1.2 網(wǎng)絡(luò)模型
2 量子布谷鳥(niǎo)協(xié)同搜索算法
    2.1 基于Bloch球面坐標(biāo)量子編碼
    2.2 QCS-DE搜索策略
    2.3 算法描述
3 算法收斂性分析
4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
    4.1 參數(shù)設(shè)置
    4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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