为了提高粒子群算法的优化能力,提出一种新的量子衍生粒子群优化算法.该方法采用多比特量子系统的基态概率幅对粒子编码,基于自身最优粒子和全局最优粒子确定旋转角度,采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施粒子的更新.在每步迭代中,只需更新粒子的一个量子比特相位,即可更新该粒子上的所有概率幅.标准函数极值优化的实验结果表明,所提出算法的单步迭代时间较长,但优化能力较同类算法有大幅度提高.
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