双链量子蚁群系统：一种新型优化算法

"这篇论文研究了一种名为双链量子蚁群系统的新型算法，该系统针对量子蚁群算法的不足，提出了两条信息素链的构造和更新策略，并在两条链上分别进行寻优操作。该算法利用余弦和正弦函数构建解空间，采用不同的路径选择策略，定义了信息素量子比特相位角的限制和量子信息素的挥发与增强规则，通过量子旋转门操作实现信息素更新。此外，还引入了信息素平滑机制以提升算法的性能和稳定性。通过与旅行商问题（TSP）的实例进行仿真对比，证明了双链量子蚁群系统在算法稳定性和寻优能力方面的优势。" 正文： 量子蚁群系统（QACS）是将量子衍生进化算法的原理与传统蚁群系统相结合的优化方法，它利用量子比特编码信息素，通过量子旋转门的进化规则更新信息素矩阵。然而，现有的量子蚁群算法通常只在一条信息素链上进行寻优操作，这可能限制了算法的搜索效率和性能。 论文提出的双链量子蚁群系统（Double-chain Quantum Ant Colony System）对此进行了改进。系统利用余弦和正弦函数创建了两条独立的信息素链，每条链上的蚂蚁依据其特性采用不同的路径选择策略，拓宽了解空间的探索范围。这种双链结构允许算法在更广阔的搜索空间中寻找最优解，增强了全局优化的能力。 为确保信息素的有效管理和更新，论文定义了信息素量子比特相位角的取值范围，并设定了量子信息素的最大最小区间。通过量子旋转门的操作，实现了信息素的挥发和增强，这有助于维持信息素动态平衡，避免早熟收敛的问题。同时，引入的信息素平滑机制进一步提高了算法的稳定性和收敛性，降低了算法的波动性。 在实际应用中，论文选取了经典的旅行商问题（TSP）作为验证平台。TSP是一个典型的组合优化问题，要求找到访问一系列城市并返回起点的最短路径。通过对TSP问题的仿真分析，双链量子蚁群系统表现出了优异的性能，算法运行稳定，寻优效果显著。 总结而言，这篇论文提出的双链量子蚁群系统创新性地使用了双链结构和信息素更新策略，提升了量子蚁群算法的性能。通过实际问题的求解，证明了该系统的优越性，为解决复杂优化问题提供了一种新的有效工具。未来的研究可以进一步探讨如何将这种系统扩展到其他领域，以及如何优化算法参数以适应不同类型的问题。