量子布谷鸟协同搜索的垃圾回收路径规划方法

论文摘要

针对城市垃圾回收路径规划问题,提出了一种量子布谷鸟协同搜索算法,用于优化最短路径.首先,采用Bloch球面坐标量子编码来扩大解空间;然后设计了一种基于差分进化的量子布谷鸟搜索策略,实现较差个体的改进以及劣势个体与优势个体之间的信息交换,增强全局搜索能力;最后,利用一种局部邻域搜索算法进一步提高解的质量.理论分析了所提算法的收敛性.基于无线传感网络采集数据进行了仿真实验,将量子布谷鸟协同搜索算法与传统遗传算法和量子布谷鸟搜索算法分别比较,求解垃圾回收最短路径问题的最优解和平均解均改进了20%～40%,结果证明了量子布谷鸟协同搜索算法的优越性.

论文目录

• 0 引言
• 1 问题描述
•   1.1 数学模型
•   1.2 网络模型
• 2 量子布谷鸟协同搜索算法
•   2.1 基于Bloch球面坐标量子编码
•   2.2 QCS-DE搜索策略
•   2.3 算法描述
• 3 算法收敛性分析
• 4 仿真实验与分析
•   4.1 参数设置
•   4.2 实验结果与分析
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 朱海红,齐学梅,王家亮,陈林烽,陈付龙,黄琤

关键词: 量子布谷鸟,协同搜索,差分进化,垃圾回收路径,无线传感网络

来源: 信息与控制 2019年02期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用,自动化技术

单位: 安徽师范大学计算机与信息学院,安徽师范大学网络与信息安全安徽省重点实验室

基金: 国家自然科学基金资助项目(6137005,61572036),安徽省高校自然科学重点研究基金资助项目(KJ2016A272)

分类号: X705;TP18

DOI: 10.13976/j.cnki.xk.2019.8163

页码: 209-216

总页数: 8

文件大小: 1362K

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