51、量子蚁群算法与云计算虚拟机放置启发式算法研究

量子蚁群算法与云计算虚拟机放置启发式算法研究

量子蚁群算法相关研究

在优化算法领域，量子蚁群算法是一个备受关注的研究方向。基于布洛赫坐标的量子蚁群算法（BQACA）结合了量子计算和蚁群算法的优势，为复杂函数优化和组合优化问题提供了新的解决方案。

测试函数计算结果

为了验证算法的性能，研究人员对不同算法在测试函数上进行了计算，结果如下表所示：
| 函数名 | 算法 | 最优解 | 最差解 | 平均值 | 标准差 | 收敛次数 | 平均时间 | 平均步数 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| f1(x, y) | CGA | 0.9995 | 0.9903 | 0.9911 | 0.0022 | 6 | 0.5507 | 464.56 |
| f1(x, y) | CACA | 0.9999 | 0.9903 | 0.9939 | 0.0038 | 24 | 0.1871 | 373.12 |
| f1(x, y) | BQACA | 1.0000 | 0.9903 | 0.9960 | 0.0029 | 37 | 0.2409 | 265.82 |
| f2(x, y) | CGA | -184.3660 | -49.0466 | -119.0155 | 36.1926 | 0 | 0.6029 | 500.00 |
| f2(x, y) | CACA | -186.7157 | -147.2586 | -181.6533 | 9.5597 | 19 | 0.1818 | 365.92 |
| f2(x, y) | BQACA | -186.7180 |