作者：张澎 王鲁达 胡丹量子蚁群多目标优化蚁群算法群体智能背包问题
摘要：针对蚁群算法解决一些复杂多维问题的能力不强，容易陷入局部最优，造成算法早熟的情况。为解决上述问题，提出了一种用量子衍生方法的多目标蚁群算法，可用量子遗传算法的全局搜索和蚁群算法的群体智能机制，将蚁群优化与量子遗传算法相结合，用于多维0一l背包问题的求解。与同类算法进行对比分析，实验证明改进算法不仅能更快更精确地逼近Pareto最优前端，并能够维持Pareto最优解分布的均匀性，有效的提高了计算效率和搜索效率，且能弥补蚁群算法的不足。
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