量子进化算法研究进展

合集下载

改进量子进化算法在计算机网络路由选择中的应用研究

ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＩｍｐｒｏｖｅｄＱｕａｎｔｕｍＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙＡｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎＣｏｍｐｕｔｅｒ
Ｎｅｔｗｏｒｋ’ ｓＲｏｕｔｉｎｇＣｈｏｉｃｅ
ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｉｍｐｒｏｖｅｄｑｕａｎｔｕｍｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｐｕｔｅｒ
２．ＺｈｅｊｉａｎｇＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＥｒｊｉａｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＧｒｏｕｐＬｔｄ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１５０００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｐｏｏｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｃｏｍｐｕｔｅｒｎｅｔｗｏｒｋ’ Ｓｏｐｔｉｍａｌｒｏｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｑｕａｎｔｕｍ

量子进化算法原理及改进策略研究

［ｓｒｃ｜ＡｉｎｔｈｅｅｔｏｅｌｗｃｎｅｇｎｅｒｔｎｅｉＡｂｔａｔｍｉｇａｅｄｆｃｓｆｈｏｖｒｅｃａｅａｄｔｔｔｏｈｍｍａｕｅｃｎｅｇｎｅｉｅｔｄｔｎｌｖｌｔｎｒｌｏｉｍ，ｈｓａｅｔｒｏｖｒｅｃｔｒｉｏａｅｏｕｏａｙａｇｒｈｔｉｐｐｒｎｈａｉｉｔ
编码染色体，构造一种新的用于普通染色体的全干扰交叉操作。实验证明，该算法能带来丰富的种群，使其以大概率向优良式进化，模从
而加快算法的收敛速度，同时还能避免种群陷于一个局部最优，有效防止早熟。关键词：量子优化；量子进化；量子遗传；遗传算法；进化策略；进化规划
１概述
进化算法是目前研究很热的一类并行算法，它仿效生物学中进化和遗传的过程，是一种具有自适应调节功能的搜索
由量子染色体构成，在第ｔ的染色体种群为：代
ａ（＝ｑ，・ｔ｛ｇ，｝）ｑ
其中，ｎ为种群大小；ｔ为进化代数。ｑ为定义如下的染色体：
ｃｏｍｂｎｓｑｕｔｍｐｉｚｔｏｌｏｒｍｓｗｉｖｏｕｉｎｒｌｏｔｍ，ｕｓｆｒｒｈｕｎｔｍｖｕｉｎｒｌｏｉｈ．ｔａｏｔｕｔｍｉｉｅａｕｏｔｍｉａｉｎａｇｉｎｈｔｔｅｌｔａｙａｇｒｈｈｏｉｐｔｏｗａｄｔｅｑａｕｅｏｌｔｏａｙａｇｒｔｍＩｄｐｓｑａｕｂｔｎｓ
［ｙｗｏｄ！ｑａｔｍｐｉｚｔｎｑａｔｍｖｌｔｎｒ；ｕｎｕｇｎｔ；ｅｅｉｌｏｉｍ；ｖｌｔｎｓａｅｙｅｏｕｉｎｒｒｇａＫｅｒｓｕｕｏｔａｏ；ｕｎｕｅｏｕｉａｑａｔｍｅｅｉｇｎｔａｇｒｈｅｏｕｉｒｔ；ｖｌｔａｙｐｏｒｍｍｉｇｎｍｉｉｏｙｃｃｔｏｔｇｏｎＤＯＩ１．９９．ｓ．００３２．０２．７：０３６／ｉｎ１０ —４８２１．００７ｊｓ１

量子计算技术的研究现状与未来发展前景

量子计算技术的研究现状与未来发展前景随着人工智能和大数据时代的到来，计算机技术的发展也愈加迅速。

在传统计算机，特别是二进制逻辑门思想的基础上，我们已经拥有了计算机的历史性存储记录、处理速度、智能控制和软件应用等等多方面的超强能力。

但是，尽管计算机变得越来越强大，但仍然存在着一些困扰我们多年的基础技术问题，如大规模并行计算、分布式多媒体、数据库系统优化等。

随着计算机技术的飞速发展，计算机的处理器也越来越强大。

但它们的运算能力还有很大的提升空间，因为通过传统计算机我们很难解决一些非常复杂的问题。

因此，一个全新的计算机模式——量子计算机概念已经出现，并逐渐被世界各国科学家所接受。

量子计算机的研究现状量子计算机是基于整个量子计算机系统中量子态的特性来实现计算的，它是利用量子位操作的原理来进行计算、储存和传输大量数据的一种新型计算机。

与传统计算机试图通过不断增加CPU 核心和存储器容量来解决计算问题不同，在量子计算机中，通过控制量子比特（qubits）进行计算操作，可以有效地用较小的规模处理更多的数据和多个问题。

此外，量子计算机对于大数据的处理还可以比传统计算机更快，这为实际应用打开了新的大门。

在目前的量子技术中，微波量子计算机技术（超导量子实现技术）和光场量子计算技术（Michelle-Luke量子实现技术）被广泛研究和应用。

微波量子计算技术将单个原子与超导量子电路结构相互作用，通过测量超导量子电路的信号来实现量子态读取和写操作。

微波量子计算机技术对于超导量子电路或者单个原子的量子态控制技术要求非常高，这意味着它的困难度和成本非常高。

光场量子计算技术是基于实现激光引发的光子间的超强量子纠缠和量子态相互演化为计算手段的，其实现比微波量子计算技术更具灵活性，但也存在着它自身的技术难点。

当前的量子计算机研究主要集中在以下两个方面：第一个方向是量子通信，在安全的情况下进行加密通信。

在传统的计算机通讯中，由于人为主观因素和通讯难以保密等因素，通讯中的数据在传输时很容易被窃取或破解，因此传统的通讯方式存在很大的安全隐患。

量子算法的研究进展

作者简介：马宏源（９３１８——）女，，白城师范学院物理系讲师，理学硕士，究方向：研量子光学
基金项目：白城青年基金项目“ 型量子算法的研究” ［００Ｃ５号）典（２１］１成果之一．
５
白城师范学院学报
第２５卷第５期
化，首次在实验上发现了绝热定理成立条件的非充分必要性，相关研究成果发表在２００８年８月８日出版的《物理评论快报》长期以来，上．如何进一步提高整数求阶量子算法的成功概率一直是整数分解问题量子算法研究的难点．０年，２１１付向群等人基于量子Ｆｕｉ变换给出了一个新的整数分解量ｏｒｒｅ子算法，过利用多次量子Ｆｕｉ变换和变量代通ｏｒｒｅ换，使得ｒ变成相位因子（是从模Ｎ整数环中所ｒ选元素的阶）进而可使非零的非目标态的几率幅，变为零，算法成功的概率大于３４高于Ｓｏ整数／，ｈｒ分解量子算法，且不再依赖于ｒ的大小．从Ｓｏ算法中，们可以看出量子算法的共ｈｒ我性：量子计算是用量子比特来代表信息，用量子力学理论来描述有关信息表示和信息处理的所有问题．中信息的演变遵从薛定谔方程，其信息的提取是对量子系统的量子状态进行测量坍塌的结果，信息计算和信息处理是量子比特的一系列么正变换．
一
不展示了量子计算与ຫໍສະໝຸດ 典计算相比所具有的显著优越性．
一
１整数分解量子算法
１９９４年，Ｓｏ提出了一个在多项式时间Ｐｗｈｒ内求解整数分解问题和有限域上离散对数问题的量子计算算法，它在密码学上的重要意义是：利用该算法可以在多项式时间内成功破译ＲＡ公钥密Ｓ码系统，ＣＥＣ公钥密码体系和Ｄｆ —Ｈｌａｉｅｅｍｎ密ｆｉｌ

量子计算的发展前景和挑战

▪ 量子通信的挑战
1.量子通信的安全性：量子通信的安全性基于量子力学原理，但在实际应用中需要解决许多技术难题，如信道的稳定性和安全性。 2.量子通信的距离限制：由于量子比特的衰减和噪声，量子通信的距离受到限制。增加通信距离是重要的研究方向。
量子计算领域的挑战
量子计算的商业化挑战
1.量子计算的成本：目前，构建和维护量子计算机的成本极高，这限制了其商业应用。降低成本是推动量子计算商业化的关键。 2.量子计算的应用场景：虽然量子计算在一些特定问题上具有优势，但找到更多实际的应用场景是推动其商业化的重要因素。
▪ 量子计算技术的挑战和瓶颈
1.量子计算技术目前仍面临着许多挑战和瓶颈，如硬件稳定性、软件算法复杂度等问题，需要不断克服和解决。 2.针对这些挑战和瓶颈，需要加强技术研发和创新，提高硬件和软件的稳定性、可靠性和易用性。
总结：前景展望与未来挑战
▪ 量子计算对经典计算的冲击和融合
1.量子计算的发展将会对经典计算产生冲击，同时也会促进两者的融合和发展，形成更加完善的计算体系。 2.量子计算和经典计算的融合将会带来更加高效、精确和强大的计算能力，为各个领域的发展提供更加全面的支持。
量子计算的应用前景
量子计算的应用前景
▪ 密码学与安全
1.量子计算能够破解传统加密方法，对网络安全构成威胁。 2.同时，量子加密技术提供了无法被破解的加密方法，保证了数据传输的安全。 3.随着量子计算的发展，我们需要重新评估现有的加密方法，并采用量子安全的加密技术。
▪ 药物研发
1.量子计算能够模拟分子的量子力学行为，加速药物研发过程。 2.通过量子计算，我们可以更准确地预测药物的疗效和副作用。 3.量子计算可以帮助我们发现新的药物作用机制，促进创新药物的研发。

改进的量子进化算法及其在TSP问题中的应用

例如：城市管道铺设优化，物流等行业中的车辆调度优化，造业中的切割路径优化以及电力系统配制电网络重构等［２１。本文提出一种改进的ＱＡ算法应Ｅ用于解决ＴＰ并提出一种新的ＴＰ编码，真试Ｓ，Ｓ仿验验证了该算法的优越性。
ＴＳＰ．
Ｋｅｒｓｄｖｌｐｄｑａｔｍｖｌｔｎ；Ｈａｌｎｑａｔｍｙｗｏｄ：ｅｅｏｅｕｎｕｅｏｕｉｏｍｉｏ；ｕｎｕｔ
１引言
量子进化算法（Ｅ是在概率进化算法的基ＱＡ）础上发展起来的新的进化算、【法” 。它采用量子比特染色体编码，通过量子门变异来进化染色体，然后观察量子染色体的状态来生成二进制解，最后通过对量子门叠加态的作用实现进化操作。旅行商问题
ａｄＩｓＡｐｌａｉｎｉＰｎｔｐｉｔｏｎＴＳｃ
ＱｎＹｌｇｉａｉｎ
（ｉａａｗｙＶｃｔｎｌ＆ＴｃｎｃｌＩｓｔｔ）ｘ ’ｌＲｉａｏａｏａｌｌｉｅｈｉｎｔｕａｉｅ
这种进化算法在ＴＰ问题中的应用。Ｓ关键词：进的量子进化算法；ｍｌｎ圈：子门改Ｈａｉｏｔ量
中图分类号：Ｐ７Ｔ２１文献标识码：Ａ
ＴｅＤｅｅｐｄＱｕｎｕＥｏｕｉｎＡｌｏｉｍｈｖｌｅａｔｍｖｌｔｇｒｈｏｏｔ
维普资讯
２００７年第１期（总第２９期）
西安铁路职业技术学院学报

量子计算的现状及未来发展

量子计算的现状及未来发展随着科技的不断进步和发展，人类已经开始探索新的计算方式，其中量子计算作为一种新型的计算方式，备受关注和重视。

量子计算，指的是使用量子比特（qubit）而不是传统的二进制比特（bit）进行数字计算的一种计算方法，有着极其高效和强大的计算能力。

本文将具体探讨量子计算的现状及未来发展。

一、量子计算的现状量子计算的发展可以追溯到20世纪80年代初，当时，科学家提出了量子计算理论，并开始进行实验研究。

经过几十年的探索和研究，量子计算技术已经取得了很大的进展，成为了当前突破性的技术之一，下面将从硬件、软件和应用等方面具体分析。

（一）硬件量子计算机依赖于量子比特（qubit）来进行计算，因此，研究者们一直在致力于开发和制造更好的量子比特。

通过多年的研究和努力，研究者们已经实现了初步的量子计算机，并且相继提出了多种制备量子比特的方法，如拓扑量子比特、超导量子比特、离子阱量子比特等，其中拓扑量子比特已经被业内视为未来量子计算机的基本架构。

（二）软件量子计算机的软件研究同样紧随硬件发展的步伐，研究者们提出了多种量子算法，如Grover搜索算法、Shor算法、量子傅里叶变换等，它们能够更好地利用量子比特的特性，完成超乎传统计算机能力的计算任务。

此外，为了方便用户在量子计算机上执行量子程序，研究者们还开发了多种量子编程语言，如Q#、QCL等。

（三）应用目前，量子计算机的使用场景主要包括化学计算、大数据处理、密码学破解和人工智能等方面。

例如，量子计算机可用于模拟化学反应和材料设计，尤其是在能源和生物领域的应用前景十分广阔；量子计算机对于海量数据的处理速度更是传统计算机的数倍以上，可用于大数据处理和分析；而在密码学破解方面，量子计算机可用于解决传统密码学难题，对于网络安全机构来说是一个重大挑战。

人工智能方面，量子计算机可以利用其特有的计算能力，在机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域发挥重要作用。

中南民族大学计算机科学学院基于完全互补码与量子进化算法的数字水印方案——蒋天发牟群刚

基于完全互补码与量子进化算法的数字水印方案蒋天发，牟群刚（中南民族大学计算机科学学院，武汉430074）摘要基于传统数字水印算法有嵌入信息量小、嵌入与提取的定位精确度低以及实现速度慢等特点，人们找到了一种比较有效的优化方案——量子遗传算法，而量子进化算法在实际应用中容易出现收敛慢、早熟等现象。

本文提出了一种基于完全互补码(CCC)和新量子进化算法(QEA)相结合的数字水印方案，该方案借鉴量子理论保证收敛较快的同时兼顾了种群多样性从而克服早熟的发生。

经实验结果验证可知，该方案具有快速、灵敏、健壮性以及计算复杂度低等优点，同时在收敛性和种群多样性之间求得平衡，达到了全局优化的效果。

关键词完全互补码；量子进化算法；量子旋转门；数字水印Digital Watermarking Scheme Based on Complete Complementary Code andQuantum Evolutionary AlgorithmJiang Tianfa，Mou Qungang（School of Computer Science，South-Central University for Nationalities，Wuhan 430074，China）Abstract Base on limitation in small embed information,lower accurate locate of embedding and extraction and tardiness running in traditional digital watermarking algorithm. Some people present an optimized scheme :quantum evolutionary algorithm.but there are some shortcomings such as slow convergence and precocity in practical application of quantum evolutionary algorithm.This paper proposed a Complete Complementary Code(CCC) and Quantum Evolutionary Algorithm(QEA) based digital watermarking scheme to embed a watermark generated by CCC method from watermark image into the original image.We take the advantage of in quantum theory our proposed scheme to guarantee fast convergency while keeping the population diversity and overcome the occurrence of premature convergence.The experiment shows that proposed scheme is fast than traditionary watermarking algorithm,and more sensitive,lower computational complexity.And at the same time,we pursue the balance position between convergence and population diversity to achieve global optimization.Keywords Complete Complementary Code；Quantum Evolutionary Algorithm；Quantum Rotation Gate(QRG)；Digital watermarking1 引言数字水印[1][2]，是指将特定的信息嵌入数字信号中，数字信号可能是音频、图片或是视频等。

量子计算的前沿技术和发展趋势

量子计算的前沿技术和发展趋势相比于传统的计算机，量子计算机更加强大和高效，因此吸引了越来越多的研究者和科技公司的关注。

然而，量子计算并不是一项容易实现和发展的技术，在实际应用方面还存在诸多挑战和困难。

本文将讨论量子计算的前沿技术和发展趋势，并解析其目前面临的主要问题和障碍。

一、前沿技术1. 量子态制备技术量子计算机的最基本单位是量子比特（Qubit），它的不同状态能够表示不同的信息。

因此，量子态制备技术是量子计算的基础。

现有的制备方法包括超导量子比特、离子阱量子比特、NV中心量子比特等。

其中，超导量子比特技术是目前最成熟的技术，已经被用于IBM和Google等公司的量子计算机系统。

2. 量子纠缠技术量子纠缠是量子计算的核心概念之一，它是指两个或多个量子比特之间的相互关联。

通过量子纠缠，量子比特的状态可以在很远的距离上同时变化，因此可以实现远距离通信和量子隐形传态等功能。

量子纠缠技术的发展对于量子计算的实现和应用具有重要意义。

3. 量子门操作技术量子门操作是将两个或多个量子比特进行运算的过程，它需要非常高的精确度和稳定性。

当前，超导量子计算机是最具有潜力的量子计算机实现方案之一，其中也包括超导量子门操作技术。

与此同时，利用量子点和单光子器件等技术进行量子门操作也是当前研究的热点之一。

二、发展趋势1. 大型化目前，大部分的量子计算机都还处于小型化实验室阶段。

未来，随着量子计算机的技术不断成熟，量子计算机将逐渐实现大型化。

可以预见的是，随着量子计算机规模的扩大，其计算能力和性能将得到大幅提升，可以完成之前传统计算机无法完成的任务。

2. 应用拓展随着量子计算机的研究和发展，其应用领域也在不断扩展。

当前，量子计算机已经被广泛应用于化学、物理、金融和生物等领域。

与此同时，量子计算机的应用范围也在不断扩大，例如量子计算机在数据安全、人工智能、物联网等领域应用的研究和探索正在进行中。

3. 标准化目前，由于量子计算机的复杂性和特殊性，量子计算领域还没有建立统一的标准。

量子计算的现状与未来发展

量子计算的现状与未来发展量子计算作为一种新兴的计算模型，正在引起全球各大科学研究机构和技术公司的广泛关注。

相较于传统计算机，量子计算机具备并行计算能力和大规模数据处理能力，被认为有潜力解决一系列复杂问题和加速科学研究。

本文将着重介绍量子计算的现状、挑战以及未来发展前景。

一、量子计算的现状量子计算的现状可以概括为以下几个方面。

1. 量子比特技术的发展：量子比特（qubit）是量子计算的基本单位，在实现量子计算中起到关键的作用。

当前，已经有多种量子比特技术被研究和应用，如超导量子比特、离子阱量子比特、拓扑量子比特等。

这些技术各自有各自的优缺点，但都面临着诸多技术挑战，如噪声和纠错等。

2. 算法研究的进展：量子计算的研究重点之一是开发适用于量子计算的算法。

目前已经提出了多种有潜力的量子算法，如Shor算法、Grover算法等。

这些算法在某些特定问题上展现出了超越传统计算机的能力，但仍面临着实际应用的挑战。

3. 实验实现的突破：在实验层面，科学家们已经取得了一系列重要的突破，如实现了小规模的量子比特系统、量子纠缠和控制，以及基于量子的量子模拟和量子优化等实验。

这些实验的成功验证了量子计算的潜力，为未来的研究和应用奠定了基础。

二、量子计算的挑战虽然量子计算呈现出巨大的发展潜力，但仍然面临诸多挑战。

1. 量子比特的稳定性：量子比特易受到环境噪声和失超等因素的干扰，导致量子态的退相干。

因此，如何提高量子比特的稳定性和延长量子态的寿命是一个重要的挑战。

2. 纠错与容错：量子计算机中的错误会导致计算结果出现错误。

因此，开发出能够纠正和容忍错误的量子纠错和容错技术至关重要。

3. 扩展性与可靠性：目前实验室中的量子计算机规模较小，如何实现大规模量子比特系统，并保证其可靠性，是一个难题。

此外，如何确保不同系统之间的互联互通也是一个重要问题。

三、量子计算的未来发展前景尽管量子计算还面临诸多挑战，但它有着广阔的发展前景。

1. 解决复杂问题：量子计算机擅长处理复杂问题，如优化问题、模拟量子体系和大规模数据处理等。

掌握量子力学的前沿研究和量子计算

掌握量子力学的前沿研究和量子计算量子力学是现代物理学中的基石之一，其研究对象是微观世界的粒子和能量。

自20世纪初以来，量子力学一直是科学领域的热门话题，吸引了众多科学家和研究者的关注。

随着科技的发展和对量子力学认识的不断深入，量子计算作为量子力学的应用之一也逐渐走进人们的视野。

本文将介绍量子力学的前沿研究和量子计算的基本原理、应用以及未来的发展趋势。

一、量子力学的前沿研究1.1 波粒二象性量子力学最基本的概念就是波粒二象性，即微观粒子既可以表现出粒子的特征，又可以表现出波动的特性。

例如，光既可以看作是由光子粒子组成的，也可以看作是电磁波的传播。

这种波粒二象性的理解是量子力学研究的重要基础，为后续的研究打下了基础。

1.2 不确定性原理不确定性原理是量子力学的另一个重要概念，由物理学家海森堡提出。

该原理表明，在测量某粒子的位置和动量时，无法同时准确得知两者的值。

也就是说，我们无法精确地同时确定一个粒子的位置和动量，只能在一定范围内给出概率性的结果。

这种不确定性的存在意味着量子世界的微观粒子的运动方式与我们熟悉的宏观世界是完全不同的。

1.3 量子纠缠量子纠缠是指两个或多个量子粒子之间存在一种特殊的相互关系，其中一个粒子的状态的改变会立即影响到其他粒子的状态。

这种纠缠关系在经典物理中是无法解释的，但在量子力学中却是普遍存在的，被认为是量子通信和量子计算的基础。

二、量子计算的基本原理2.1 量子比特与量子门量子计算是基于量子力学原理进行的计算方式，采用量子比特（qubit）作为数据存储和计算的基本单元，与经典二进制的比特相对应。

不同于经典计算机将信息存储在0和1两个状态中，量子比特可以同时处于多种状态的叠加态，这为量子计算提供了巨大的计算潜力。

量子门是用于实施量子计算操作的基本逻辑门，通过对量子比特的操作来实现量子计算的各种功能。

2.2 量子并行与量子干涉量子计算的一个重要特点是量子并行与量子干涉。

量子并行指的是在量子计算中，可以在一次操作中对多个状态进行处理，从而实现与经典计算方式相比大幅度提升计算速度的能力。

量子计算技术的前沿研究与商业化应用

量子计算技术的前沿研究与商业化应用随着科技的飞速发展，计算机已经成为了现代社会不可或缺的一部分。

传统计算机所使用的二进制位（0和1）固定的数据储存方式，在处理大规模的数据和复杂的问题时遇到了瓶颈。

为了突破这个瓶颈，科学家们开始研究量子计算技术。

量子计算技术以其高效处理能力和强大的储存能力，引起了广泛的关注。

本文将介绍量子计算技术的前沿研究和商业化应用。

一、量子计算技术的原理和前沿研究量子计算技术基于量子力学的原理，利用量子比特（qubit）代替传统计算机中的二进制位。

量子比特拥有叠加态和纠缠态的特性，使得量子计算机可以在同一时间进行多重计算操作。

这种并行计算的能力使得量子计算机在处理复杂问题时具有很大的优势。

在量子计算技术的前沿研究中，科学家们正致力于解决量子比特的稳定性和精确性问题。

由于量子比特非常容易受到环境干扰，导致计算结果的不准确性。

因此，研究人员正在探索使用新的材料和技术来提高量子比特的稳定性。

同时，他们还致力于寻找更高效的量子纠错代码，以最大程度地减少计算中的错误。

另一个前沿研究方向是量子通信技术。

量子通信技术利用量子纠缠态传输信息，可以实现绝对安全的通信。

研究人员正在改进量子通信设备的效率和可靠性，以便将其应用于实际的通信网络中。

二、量子计算技术的商业化应用尽管量子计算技术还处于研究阶段，但已经有一些公司开始探索其商业化应用。

这些公司希望通过开发量子计算机和相关技术，为各个行业提供更高效的解决方案。

在金融行业，量子计算技术可以用于优化投资组合、风险管理和交易策略等问题。

由于量子计算机可以在较短的时间内处理大量数据，并同时进行多种计算，金融机构可以更准确地预测市场趋势和风险。

在药物研发领域，量子计算技术可以用于加快新药的研制过程。

传统的药物研发通常需要大量的试验和计算，而量子计算机可以模拟分子间的相互作用，为科学家们提供准确且快速的计算结果，从而加速新药的开发过程。

另一个商业化应用领域是物流和供应链管理。

量子计算的发展现状与未来趋势

量子计算的发展现状与未来趋势引言：量子计算作为一种新兴的计算模式，具有非常强大的计算能力和潜在的应用前景。

本文将从量子计算的基本原理、发展现状以及未来趋势等方面进行探讨。

一、量子计算的基本原理量子计算的基本原理是基于量子力学的特殊性质，如量子叠加、量子纠缠和量子隐形传态等。

与传统的二进制计算方式不同，量子计算利用量子比特（qubit）来进行信息的存储和处理。

量子比特可以同时处于多种状态的叠加态，这使得量子计算机能够进行大规模并行计算，从而在某些特定问题上具有极高的计算效率。

二、量子计算的发展现状目前，量子计算技术仍处于起步阶段，但已经取得了一些重要的突破。

例如，2019年谷歌实现了量子霸权，通过量子计算机完成了一个传统计算机无法在合理时间内解决的问题。

此外，IBM、微软、IBM等公司也都在积极开展量子计算的研究和应用。

然而，目前的量子计算机还存在一些挑战和限制。

首先，量子比特的稳定性是一个重要问题，由于量子系统的易受干扰性质，量子比特的长时间稳定性仍然是一个难题。

其次，量子计算机的规模和可扩展性也是一个挑战，目前的量子计算机只能处理几十个量子比特，而要实现真正的量子计算优势，需要构建能够处理上千个乃至百万个量子比特的大规模量子计算机。

三、量子计算的未来趋势尽管目前还存在一些挑战，但量子计算的未来发展前景依然广阔。

首先，随着技术的进步，量子比特的稳定性将得到改善，这将为量子计算机的实用化应用奠定基础。

其次，随着量子计算机规模的扩大，我们将能够处理更加复杂和庞大的问题，如模拟量子物理系统、优化问题和密码学等。

此外，量子计算还有望在材料科学、药物研发和人工智能等领域发挥重要作用。

为了实现量子计算的长远发展，还需要加强国际合作和人才培养。

当前，许多国家和地区都在加大对量子计算的投资和研发，如美国、中国、欧洲等。

同时，还需要培养更多的量子计算专业人才，包括量子物理学家、量子算法专家和量子工程师等。

结论：量子计算作为一种新兴的计算模式，具有巨大的潜力和应用前景。

量子多目标进化算法研究

Ｅ — ｉ：ｒｎ＠ｘｕｅｕｃ — ｍａｌｔｏｇｔ．ｄ．ｎｈ
ＴＮＧＨｕｎｒｎ，ＩＧｏＺＮＧＪｎｈａＲｓａｃｆｑａｔｍ—ｎｐｒｄｍｕｔｏｊｃｉｖｌｔｎｒｌｏｉｍ・Ａａ－ｏｇＪＡＮＨａ，ＨＥｉ— ｕ．ｅｅｒｈｏｕｎｕｉｓｉｅｌ— ｂｅｔｅｅｏｕｉａｙａｇｒｔｉｖｏｈ
ｍｉａｉｎｚｔｏ
摘要：次将量子计算的理论用于多目标优化，出量子多目标进化算法（ＭＯＡ）其采用量子位染色体表示法，用量子门首提ＱＥ，利
旋转策略和量子变异实现群体的进化，用ｓ支配关系构造外部种群以此保持算法的较好分布性，出基于快速排序的非劣最优使提解构造方法加快算法运行效率，实验表明，种方法与经典的多目标进化算法ＳＥ２相比，收敛性更好且分布更均匀。这ＰＡ其关键词：目标进化算法；多量子多目标进化算法；目标优化多
ＣｍｐｔｒＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｉａｉｎ，０７４（３：５４．ｏｕｅｎｉｅｒｎｐｌｔｓ２０，３１）４ — ８ｎｃｏ
Ａｓａｔｈｓｐｐｒｆｔｐｏｏｅｏｅｑａｔｍ—ｎｐｒｄｍｌ— ｂｅｔｅｅｏｕｉａｌｒｈｈｃｍｌｓｔｅｔｅｒｏｂｔｃ：ＴｉａｅｉｒｐｓｓａｎｖｌｕｎｕｉｓｉｕｔｏｊｃｉｖｌｔｎｒａｏｔｍｗｉｈｅｐｏｈｈｏｆｒｒｓｅｉｖｏｙｇｉｙｙａａｔｍｏｐｔｔｎｔｍｕｉｏｊｃｉｐｉｉｔｎＡｕｎｕｃｍｕａｏｏｉｌ —ｂｅｔｅｏｔｚｉ．Ｑ— ｉｃｒｍｓｍｅｒｓｎａｏｉａｏｔｄｔｅｑａｔｍｏａｏａｔｖｍａｏｂｈｏｏｏｅｒｐｅｅｔｉｓｄｐｅ，ｕｎｕｒｔｎｇｔｔｔｎｈｔｉｅ

基于量子位Bloch球面坐标的量子进化算法

基于量子位Bloch球面坐标的量子进化算法摘要：根据量子位的Bloch球面坐标提出的一种量子进化算法，首先使用量子位的Bloch球面坐标对量子染色体进行编码，通过量子旋转门对量子位进行更新，而对于量子旋转门转角大小的选择，提出了一种简单快捷的确定方法。

在旋转、变异操作的过程中，采用了基于量子位Bloch球面坐标的新算子。

数值计算结果证明，基于量子位Bloch球面坐标的量子遗传算法在搜索能力和优化效率两方面优于普通的量子遗传算法。

关键词：量子遗传算法；Bloch球面坐标；三条基因链；量子旋转门0 引言量子计算是量子力学和信息科学相融合的产物，自1994年Shor 提出第一个量子算法和1996年Grover提出随机数据库搜索的量子算法，量子计算以其独特的计算性能迅速成为研究的热点，引起了国际学者的广泛关注，量子遗传算法是一种基于量子计算原理的概率进化算法，现阶段的各类量子遗传算法，大部分是选用基于量子位测量的二进制编码方式，通过改变量子比特相位来完成其进化的。

事实上，由测量染色体上的量子位的状态来产生所需的二进制解，会有极大的盲目性和不确定性。

因此，在群体进化的同时，个体必然会产生退化的现象。

此外，现阶段的所有量子进化算法其量子态依旧是在实域Hilbert空间单位圆上的坐标描述，仅有1个可变量，因此量子特性在很大程度上被削减。

在实际的物理体系中，量子是在空间运动的，传统上采用在平面坐标上的单位圆描述其动态特性，必定不利于更加客观、全面、生动地描述其量子的动态行为。

为此，本文提出一种基于量子位Bloch球面坐标的量子进化算法（Bloch Quantum Evolutionary Algorithm，简称BQEA）.。

1 BQGA的基本原理1.1 BQGA量子染色体的三链基因编码方案在量子计算中，最小的信息单位是量子位，即量子比特。

并行量子进化算法的研究与实现

ＡｂｓｒｃｔａｔＴｈｐｅｎｌｚｓａｄｄｉｃｕｓｓｔｈｏｙｏａａｌｌｅｏｕｉｎｒｄｌａｎｔｒｏｍａｃｅｐａｒａａｙｅｎｓｓｅｈｅｔｅｒｆｐｒｌｅｖｌｔｏａｙｍｏｅｄｉｓｐｅｆｒｎｅ，ａｄｃｅｕｔ— ｉｅｓｒｎｄｅｕｓＭｌｉｕｎｖｒｅＰａ－
ｎｍｂｅｆｉｄｅｅｄｅｕｐｏｕｌｔｏｓｗｈｃｈｗｅｅｃｌｅｎｉｅｓｓ，ｔｅｔｐｏｉａｔｕｔｒｆｍｕｔ— ｎｉｅｓｓｄｆｎｄＩｉｒｐｓｄｔｕｒｏｎｐｎｎｔｓｂ— ｐａｉｎｉｒａｌｄｕｖｒｅｈｏｏｌｇｃｌｓｒｃｕｅｏｌｉｕｖｒｅｗａｅｅ：ｔｓｐｏｏｅｏｉｕｅｉｕｅｑｎｕｅｏｕｉｎｒｌｏｉｈｉｓｄｅｃｈｕｎｖｒｅｗｈｌｏｓｈｅｒｎｃａｓｂａｅｍｉｒｔｏｎｈｎｔｒｑｉｎｓｍｍｎｕａｔｍｖｌｔｏａｙａｇｒｔｍｎｉｅａｉｅｓｉｅｔｕｅｔｅｌａｎｉｇｍｅｈｎｉｍｓｄｅｇａｉｎａｄｔｅｉｅａｔｏｐｌｃｆｓｍｕａｉｇｑｎｕｍｎａｇｅｏｉｙｏｉｌｔｎｕａｔｅｔｎｌｍｅｎｏｕａｔｔｆｒｑｎｕｍｎｏｉｆｎｎａｉｎｅｃｎｅａｎｈｎｉｅｓｓＩｈｓｗａｈｏｌｔｏｖｒｉｙｉｎｔｏｘｈａｇｍｏｇｔｅｕｖｒｅ．ｎｔｉｙｔｅｐｐｕａｉｎｄｉｅｓｔｓｅ — ｈｎｅａｃｄ，ｔｅｐｒｍａｕｅｃｎｖｒｅｃｓｖｒｏｆｅｔｖｌＴｈｅｉｔｉｓｃａａｌｌｓｏａｔｍｖｌｔｏｒｌｏｉｈｗａｎｅｒｔｄｗｉｈｈｅｔｒｏｅｇｎｅｉｏｅｃｍｅｅｆｃｉｅｙ．ｎｒｎｉｐｒｌｅｉｍｆｑｕｎｕｅｏｕｉｎａｙａｇｒｔｍｓｉｔｇａｅｔ

改进的多宇宙并行量子进化算法

ｅｇｎｅｉｇａｄＡｐｌａｉｎ，００，６３）３ — ８ｒＥｎｉｅｒｎｎｐｉｔｓ２１４（４：５３．ｃｏ
Ａｓｒｃ：Ｔｉａｅｒｐｓｓｎｖｌｂｔａｔｈｓｐｒｐｏｏｅａｏｅｐｍｕｔｂｅｔｅｖｌｔｎｒａｏｉｍｉｓｉｄｂｑａｔｍｃｍｐｔｇｗｉｉｌｏｊｃｉｅｏｕｉａｉｖｏｙｌｒｈｇｔｎｐｒｙｕｎｕｅｏｕｉ，ｈｃｓｎｈ
Ｋｅｒｓａｅｐｉｌｌｏｊｃｖｐｉｚｔｎｅｏｕｉｎｒｌｏｉｍ；／ｋａｓｃｒｂｅｙｗｏｄ：Ｐｒｔｏｔｏｍａ；ｔｂｅｔｅｏｔａｉ；ｖｌｔａｙａｒｈ０１ｎｐａｋｐｏｌｍｕｉｉｍｉｏｏｇｔｍ
摘
的ＭＰＭＥＱＡ。
然进化过程的随机优化方法。最近大量事例和迹象表明ＥｓＡ
最适合求解多目标优化问题。目前，改进的增强Ｐｒｔ进化ａｅｏ
算法（ＰＡ２和非支配排序遗传算法（ＧＩ）ＳＥ）ＮＳＡ— 被广泛认Ｉ
Ｅ— ａｌｌｘｍｉ：源自ｕ＿２８５４１３ｏ９０３＠６．ｍｔ
ＬＩｕ。ＵＺｈｅＸＬＩｎｇ－ｙａｎ，ＴＡＮＦｕ－ａｏＩｐｒｅｘｉ．ｍｏｖｄｍｕｌｉｕｎｉｒｅｔ－ｖｅｓｐａｒｌｅｑｎｔ－ｎｓｒｄｖｕｔｏａｌｌｕａｕｍｉｐｉｅｅｏｌｉｎａｒａｌｒｔ．ｍｐｕｔｙｇｏｉｈｍＣｏ —
ＣｍｕｅＥｇｎｅｉｎＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｏｐｔｒｎｉｅｒｇａｄｐｌａｉｓｎｃｏ

基于云量子进化算法的SOC测试规划研究

ｏａｉｒｔｖｅｏｐｔｍｉａｉｉｅＣＳｎｗｅｏｎｓｐｔｏｎｉｉｚｔｏｎｏｆｔｍＯｔａｄｐｏｒｃｕｍｉｎＳＯＣｅｔＦｉｌｙ，ｔｉｕｌｔｏｎｅｅｉｅｓｆｎｔｒｔｓ．ｎａｌｈｅｓｍａｉｘｐｒｍｎｔｏｒｉｅ－ｎｉｎａｔｎｄａｄｃｒｕｔＩａｔｏｌｓａｒｉｃｉＴＣ０ｓｎｃａｋａｅｍａ．Ｅｘｐｒｍｅａｅｕｔｍｏｔａｅｔｔｃｏｕａｕ — ２ＴｅｔＢｅｈｍｒｒｄｅｅｉｎｔｌｒｓｌｓｄｅｎｓｒｔｈａｌｕｄｑｎｔｍｅｖｕｔｏｎａｇｉｈｍａｅｔｒｒｄｕｅＳＯＣｅｔｔｍｅａｏｏｔｈｅＳＯＣｅｔｅｆｃｅｃｏｌｉｌｏｒｔｃｎｂｔｅｅｃｔｓｉｎｄｐｒｍｅｔｔｓｆｉｉｎｙ，ｃｏｍｐａｅｉｈｔｅｅｘｓｉｒｄｗｔｈｉｔｎｇ
滴的随机性和稳定倾向性特点， … ｒ一种新的量ｒ进化算法，算法在量进化算法基础Ｌ，云模型的Ｘ、捉该 … Ｙ条什发器加入杂交操作，ｌ本发ｆ加入变异操作。并将云量ｆ进化算法用于解决Ｓ【ｌ器－ＯＣ测试时间与测试功耗协同优化。最后用同际标准电路Ｉ ’ ２Ｔｅｔｅｃｍａｋ进行实验仿真，已有算法相比，ＴＣ０ｓＢｎｈｒ与云量进化算法能够更好地缩短ＳＣ测试时间、高ＳＣ测试效率。ｏ提０关键词：Ｏ测试；ｆ进化算法；模型；功耗约束ＳＣ量中图分类号：Ｎ４Ｔ７文献标识码：Ａ文章编号：６３８８（００ｄｔｂｌｅｅｙｉｌｕｍｏｌｉｒｒｔｖｅｃｍｅｔｅｓｒｃｉｓｏｆｔｅｔａｔｏｎｌｑｎｔｍｖｌｉｎａｙｎｓａｅｔｎｄｎｃｎｃｏｄｄｅ，ｎｏｄｅｏｏｒｏｈｈｏｔｏｍｎｇｈｒｄｉｉａｕａｕｅｏｕｔｏｒ

量子计算技术的研究现状与未来

量子计算技术的研究现状与未来近年来，随着计算机技术的飞速发展，计算机科学家们在探寻更加高效的计算方式，为我们开拓了一条全新的道路：量子计算。

量子计算作为一种崭新的技术，被认为具有极大的突破性和颠覆性，引起了各方的广泛关注。

本文将从当前量子计算技术研究的现状以及未来的发展趋势两个方面来探讨量子计算的前景。

一、量子计算技术的研究现状1. 量子计算的优点首先，我们来看看量子计算技术的优点。

相比传统的计算机，量子计算机具有更快、更精确的计算能力以及更强的解决某些特定问题的能力。

例如在破解密码、大规模数据分析等领域，量子计算机可以比传统计算机有更大的优势。

而这些优点正是量子计算技术在未来几年内快速发展的原因之一。

2. 研究现状目前，世界上的很多国家和企业都在开展量子计算技术的研究。

例如，IBM 在 2016 年推出了世界上第一台商用量子计算机。

2018 年，谷歌公司在量子计算领域取得了重要的突破，成功实现了 72个量子比特的计算。

另外，美国、加拿大、英国、中国等国家也都在不断提升自身量子计算技术的研究和开发能力。

可以说，量子计算技术的研究正在成为全球科技竞争的热点之一。

3. 面临的挑战尽管量子计算技术的前景非常广阔，但目前仍面临着很多挑战。

其中最大的一个问题是如何保持量子信息的稳定性和一致性，因为量子现象极为脆弱，与外界干扰的作用非常容易就打破了它的稳定性。

因此，如何有效解决这个问题，已经成为量子计算技术发展的一个关键因素。

二、未来的发展趋势1. 实现量子计算机的商用化尽管现在很多国家都在开展量子计算技术的研究和开发，但目前还没有一款真正意义上的量子计算机被商用。

未来，随着量子技术的不断发展和成熟，相信这一局面也会有很大的改善。

当然，要将量子计算机真正应用在商业领域中，还需要解决安全性问题、成本问题等一系列难题。

2. 让量子计算技术更加普及虽然量子计算机具有非常强大的计算能力，但由于目前制造成本高昂且不便携带，因此难以让大众真正接触和使用。

一种实数编码的量子差分进化算法

一种实数编码的量子差分进化算法量子差分进化算法（Quantum Differential Evolutionary Algorithm，简称QDEA）是一种基于量子计算的优化算法，它结合了量子计算中的差分进化算法和量子编码的思想，能够解决各种复杂的优化问题。

与传统的差分进化算法不同，QDEA采用一种新的量子编码，即实数编码（Real-Value Encoding），将待优化的解空间映射到了一个实数域上。

这种编码方法在实际应用中具有很好的效果，因为它保留了解空间中原始元素的特征。

同时，通过实数编码，QDEA也能够很好地处理连续优化问题，如函数拟合、机器学习等。

在QDEA的优化过程中，量子门起到了非常重要的作用。

通过量子门，算法能够迭代地改变待优化问题的解，使解向最优点逐渐聚拢。

在每一轮迭代中，QDEA通过调整量子门来改变当前解向的状态，进而找到更优的解。

这样，在数次迭代后，QDEA就能够获得全局最优解或局部最优解。

除了量子门的作用，QDEA的进化过程也十分关键。

在进化过程中，QDEA通过对当前解向的另外一组解向进行交叉变异，得到一组新的解向。

然后，通过比较新旧解向的适应度函数值，来决定是否接受新的解向。

如果新的解向更优，则接受，否则按照一定的概率保留原始解向。

这样，一步步地优化，QDEA就能够快速收敛于最优点，同时充分保留了解空间的全局特征。

总之，QDEA是一种非常优秀的量子编码算法。

它不仅能够解决复杂的优化问题，而且在不同的应用场景中都具有良好的效果。

通过对实数编码的运用，QDEA还可以将量子计算应用于众多实际问题中。

我们期待着更多的研究者和工程师能够将QDEA运用于各种复杂的优化问题中，推动量子计算在实际应用中的更进一步发展。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

以实现, 并设计了求解旅行商问题的量子衍生遗传算法的框架. 最近, H an 等 [6 ] 提出了一种量子衍生遗传算法, 并成功地应用于背包问题, 由此掀起了一系列的改进和应用研究.
目前, 量子进化算法的研究已成为国际学术界计算智能领域的一项重要内容. 本文在介绍基本 QEA 的原理、特点和基本流程的基础上, 重点综述 QEA 的一些代表性改进工作和应用研究, 并指出 QEA 在多方面的若干进一步的研究内容.
和状态 1 的概率大小. 显然, 必须满足归一化条件
| A| 2 + | B| 2 = 1. 因此, 一个长度为 m 的量子染色
体可表示为
A1 A2 , Am
,
( 2)
B1 B2 , Bm
其中 | Ai | 2 + | Bi | 2 = 1, i = 1, 2, ,, m.
例如, 考虑如下长度为 3 的量子染色体:
DOI：10.13195/j.cd.2008.12.3.wangl.009
第 23 卷第 12 期
V ol. 23 No . 12
控制与决策
Contro l and D eci sion
2008 年 12 月
Dec. 2008
文章编号: 1001-0920( 2008) 12-1321-06
量子进化算法研究进展
1/ 2 1/ 2 1/ 2
,
( 3)
1 / 2 - 1 / 2 3 /2
其表示的量子位状态为
1 4
|
0 004+
3
|
0014 -
1 4
|
0104 -
3 4
|
0114+
1 4
|
1004+
3 4
|
1014 -
1 4
|
1104 -
3 4
|
1114.
( 4)
这意味着量子位状态取 | 0004, | 0014, | 0104,
王凌1, 2
( 1. 清华信息科学与技术国家实验室, 北京 100084; 2. 清华大学自动化系, 北京 100084)
摘要: 在介绍量子进化算法( QEA ) 的原理、特点和基本流程的基础上, 重点综述 Q EA 的改进, 包括改进基本算
子、引入新算子、改变种群规模、扩展为并行算法和构造新型算法框架等. 介绍了 Q EA 的应用研究, 进而提出了
收稿日期: 2007-09-11; 修回日期: 2007-12-24. 基金项目: 国家自然科学基金项目 ( 60774082) ; 国家 863 计划项目 ( 2007A A04Z155 ) ; 国家 973 计划项目
( 2002CB312200) . 作者简介: 王凌( 1972) ) , 男, 江苏武进人, 副教授, 博士, 从事智能优化理论与方法的研究.
体. 同时, 量子门操作的存在, 使得量子遗传算法有
着极强的全局搜索能力. 另一方面, 随着 QGA 的收
敛, 各个量子位上的取 1 或取 0 的概率幅将趋于 1,
由量子旋转门驱动的搜索过程将自动地由全局搜索
变为局部搜索, 这使得算法取得了粗搜索
( ex plo ration) 与细搜索( exploit ation) 能力的均衡.
R( t) .
St ep3: 评价 R( t) 中的各个体, 并保留最优个体
b. 若满足终止条件, 则终止算法; 否则, 继续以下步
骤. St ep4: 采用量子旋转门 U ( H) 更新 P( t) .
St ep5: 令 t = t + 1, 并返回 St ep2.
在上述算法中, 量子门是最终实现进化操作的
Q EA 在理论、算法、组合优化、多目标优化与约束优化、不确定优化及应用方面的若干进一步的研究内容.
关键词: 量子进化算法; 量子位; 量子计算
中图分类号: T P18
文献标识码: A
Advances in quantum-inspired evolutionary algorithms
W A N G L ing1, 2
达多个状态的线性叠加, 从而使采用量子位表示的
进化算法有着优秀的种群多样性特征.
基本量子遗传算法( Q G A ) 的步骤描述如下 [6 ] :
S tep1: 令 t = 0, 随机产生 N 个初始个体, 以构
成种群 P ( t) =
{
pt1 ,
,,
p
t N
}
,
其
中
p
t j
为第t 代种群中
的第 j 个个体, 即
1 323
正, 提出一种基于 H E 门的旋转门操作, 使得算法可有效避免陷入局部极小. 量子旋转门操作需要多次比较和计算才可以确定旋转角, 因此算法的计算量和复杂性较大. Chen 等 [8 ] 提出了一种混沌更新旋转门, 用以替代原有的量子旋转门操作. 实际上, 量子概率幅本身具有混沌特性, 而量子旋转门操作则是为了完成进化操作, 并使量子概率幅随着算法的收敛由混沌向确定转化. 因此, 采用预先生成的混沌序列来更新量子门可大幅减少计算量, 进而提高算法在实时环境下的使用能力.另外, Chen 等在 Jordan[9 ] 构造的理论框架下, 证明了基于其混沌旋转门的 QG A 的完全收敛性. 此外, Yang 等[10 ] 提出了一种算术形式的量子旋转门操作, 采用当前最好个体作为量子旋转的指导, 并将该个体所带有的信息在下一代种群中进行分享. 3. 2 引入新算子
Bci
Bi
co s( Hi ) - sin( Hi ) Ai
.
( 5)
sin( Hi ) co s( Hi ) Bi
其中: ( Ai , Bi ) 为第 i 个量子位, Hi 为旋转角. 由于量子位的特殊表示形式, 一个量子个体可
以表示若干个量子位状态的叠加, 从而一个小种群的量子个体可对应于传统表示方法下很大数量的个
| 0114, | 1004, | 1014, | 1104 和 | 1114 的概率分别
为1 /16, 3 /16, 1 / 16, 3 / 16, 1 / 16, 3 / 16, 1 /16, 3 / 16.
因此, 式( 3) 所表示的个体同时包含了 8 个量子位状
态的信息. 正是这种表示形式, 使得单个染色体可表
可以表达多个模态的叠加, 从而比传统的进化计算更具并行性. 同时, QEA 利用当前最优个体的信息来更新量子旋转门, 以加速算法收敛, 若进一步引入量子交叉、变异和灾变等操作, 则可以克服早熟收敛现象. N arayanan 等[ 5] 提出了量子衍生遗传算法 ( QGA) 的概念, 将 Sho r 提出的量子因子分解算法中的/ 宇宙0概念类比为遗传算法中的种群, 同时指出量子态的干涉作用可通过遗传算法的交叉操作加
法混合.
3 QEA 的改进研究
目前, 量子进化算法的改进研究工作主要可归
纳为如下几方面.
3. 1 改进基本算子
基本 QGA 通过量子门实现进化操作, 因此改进往往从量子门的旋转操作着手. H an 等[ 7] 对原有
量子旋转门在概率幅趋近于 1 或 0 的情况进行了修
第 12 期
王凌: 量子进化算法研究进展
p
t j
=
At1 A2t Bt1 B2t
, Atm, , Bmt .
m 为量子位数目, 即量子染色体的长度.
S tep2:
根据
p
t j
中概率幅的取值情况构造长度
为m
的二
进制
串
r
t j
.
具体产生
方法
如下
:
首
先产
生
0
~ 1 之间的一个随机数 s, 若 | Ati | 2 > s, 则对应位置
取值为 1; 否则取 0. 由此, 得到二进制串构成的种群
这些特征正是由量子算法内在的概率机制所决定
的. 综上所述, 量子进化算法具有如下优点: 算法
通用, 不依赖于问题信息; 算法原理简单, 容易实现;
种群分散性好, 小种群染色体可以对应多个搜索状
态; 群体搜索, 具有极强的全局搜索能力; 协同搜索,
算法利用当前最优个体的信息驱动进一步的搜索;
收敛速度快, 能够很快地发现最优解; 易于与其他算
( 1. T N List, Beijing 100084, China; 2. Department of Automa tion, T singhua U niver sity, Beijing 100084, China. E-mail: w angling@ tsing hua. edu. cn)
进化计算是目前研究很热的一类并行算法, 它基于/ 适者生存0的思想, 将问题的求解表示成/ 染色体0的适者生存过程, 通过染色体群的不断进化, 最终收敛到问题的最优解或满意解[4 ] . 量子进化算法 ( QEA) 是量子计算与进化计算相融合的产物, 它建立在量子态矢量表达的基础上, 将量子比特的概率幅表示方式应用于染色体的编码, 使得一个染色体
13 22
控制与决策
第 23 卷
2 基本 QEA 及其流程
量子进化算法的基本特征主要体现在以下几
方面: 由特殊的量子位表示形式带来的种群多样
性; 从量子位表示形式到二进制编码的转换机制;
通过量子旋转门的驱动向最优解的进化过程; 以量
子位个体概率幅的分散性为目标的个体移民策略;
以算法收敛到最优解的概率为依据的终止准则. 也