针对旅行商问题(TSP)，提出了一种新的混合量子优化算法――量子蚁群算法。量子蚁群算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁的当前位置，采用量子旋转门更新蚂蚁的位置，选取国际通用的TSP实例库中多个实例进行测试。仿真实验表明，该算法具有很好的精确度和鲁棒性，可使搜索空间加倍，比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性。

基于量子进化理论以及蚂蚁群体的寻优策略，结合一种二进制量子蚁群算法，提出了一种自适应相位旋转的二进制量子蚁群算法（Binary Quantum Ant Colony Optimization Algorithm，BQACO）。该算法采用量子比特概率幅表示蚁群信息素，利用伪随机选择策略实现蚂蚁的位置移动，通过自适应相位旋转以及变异操作，实现蚂蚁信息素的动态更新，并有效降低算法早熟收敛概率。通过标准测试函数对其优化性能进行研究，该算法在函数优化的全局寻优能力和快速搜索能力上，均优于二进制量子蚁群算法和连续量子蚁群算法。

在经典的蚁群算法中引入量子的概念，提高了搜索的速度和精确度。代码1,2,3,4合起来才是完整的。

论文研究-带时间窗车辆路径问题的量子蚁群算法.pdf,  带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)是VRP的一种重要扩展类型, 是组合优化中的一个NP难题, 针对蚁群算法在求解VRPTW问题时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题, 本文结合量子计算提出一种求解VRPTW的量子蚁群算法(QACA). 通过定义人工蚂蚁的转移概率, 增加量子比特启发式因子, 以及用量子旋转门实现信息素更新, 从而提高算法的全局搜索能力, 有效避免了算法陷入局部最优. 经一系列VRPTW的仿真实验表明, 量子蚁群算法较蚁群算法在求解VRPTW问题上具有更好的性能, 通过与其他算法的比较, 进一步说明量子蚁群算法是可行有效的.

在经典的蚁群算法中引入量子的概念，能有效提高搜索的速度和精确度。代码1,2,3,4合起来才是完整的。

量子蚁群算法的小论文，设计新的思路求解传统TSP问题，并对结果进行了验证对比