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Quantum Artificial Fish Swarm Algorithm

机译：量子人工鱼群算法

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In order to improve the global search ability and the convergence speed of the Artificial Fish Swarm Algorithm (AFSA), a novel Quantum Artificial Fish Swarm Algorithm (QAFSA) which is based on the concepts and principles of quantum computing, such as the quantum bit and quantum gate is proposed in this paper. The position of the Artificial Fish (AF) is encoded by the angle in [ ] 0, 2 π based on the qubit's polar coordinate representation in the 2-dimension Hilbert space. The quantum rotation gate is used to update the position of the AF in order to enable the AF to move and the quantum non-gate isemployed to realize the mutation of the AF for the purpose of speeding up the convergence. Rapid convergence and good global search capacity characterize the performance of QAFSA. The experimental results prove that the performance of QAFSA is significantly improved compared with that of standard AFSA.
机译：为了提高人工鱼群算法（AFSA）的全局搜索能力和收敛速度，提出了一种基于量子计算概念和原理的新型量子人工鱼群算法（QAFSA）。本文提出了量子门。人造鱼（AF）的位置根据二维希尔伯特空间中的量子位极坐标表示，由[] 0，2π中的角度编码。量子旋转门用于更新AF的位置，以使AF能够移动，量子非门用于实现AF的突变，以加速收敛。快速收敛和良好的全局搜索能力是QAFSA性能的特征。实验结果证明，与标准AFSA相比，QAFSA的性能得到了显着改善。

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