量子遗传算法流程图
量子进化算法原理_智能控制简明教程_[共3页]
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第6章 计算智能 163（5）随着迭代次数的增加，适应度函数变化即函数()10sin(5)7cos(4)f x x x x =++取得最大值的过程如图6.7所示。
图6.7 粒子群算法的适应度函数曲线变化通过上述粒子群优化计算，最终获得式6.35目标函数的最优解为7.8569x =，()24.8554f x =。
6.3 量子进化算法6.3.1 量子进化算法量子进化算法建立在量子态矢量表达基础上，将量子比特的概率矢量表示应用于染色体的编码，使得一条量子染色体可以表达多个态的叠加，并利用各种量子门实现染色体的更新操作，从而实现目标求解。
2000年，Kuk-Hyun Han 将量子态矢量表达引入染色体编码中，通过量子门旋转实现染色体更新，提出了遗传量子算法（Genetic Quantum Algorithm ，GQA ），并通过对背包问题的优化计算，取得了比常规遗传算法更好的效果。
针对GQA 的不足，Han 在2002年通过改进量子门旋转角度策略和引入移民策略，提出了量子进化算法（Quantum Evolutionary Algorithm ，QEA ）。
由于量子进化算法具有多样性特征，在参数优化计算的过程中可以获得更好的结果，目前已经应用到数值优化、组合优化、图形图像处理、电路设计、通信、多目标优化等领域。
6.3.2 量子进化算法原理量子进化算法采用量子位编码来表示染色体，通过量子门更新种群完成进化搜索。
与传统进化算法相比，它具有种群规模小、收敛速度较快、全局寻优能力强的特点。
下面介绍量子进化算法的原理。
1．QEA 算法基本操作（1）量子染色体编码在量子计算中，采用量子位表示最小的信息单元，一个量子位可以处于“1”态、“0”态。
遗传算法(GeneticAlgorithm)PPT课件
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选择(Selection)
设种群的规模为N xi是i为种群中第i个染色体
1/6 = 17%
A BC
3/6 = 50% 2/6 = 33%
染色体xi被选概率
ps (xi )
F (xi )
N
F(xj)
j 1
fitness(A) = 3 fitness(B) = 1 fitness(C) = 2
假如交叉概率Pc ＝50%,则交配池中50%的染色体(一半染色体) 将进行交叉操作，余下的50%的染色体进行选择(复制)操作。
GA利用选择和交叉操作可以产生具有更高平均适应值 和更好染色体的群体
2021/3/21
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变异(Mutation)
➢ 以 编变码异时概，变率P异m改的变基染因色由体0变的成某1一，个或基者因由,1当变以成二0。进制 ➢ 变 间，异平概均率约Pm 1一-2般% 介于1/种群规模与1/染色体长度之
编码(Coding)
10010001
10010010
010001001 011101001
解码(Decoding)
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选择(Selection)
➢ 选择(复制)操作把当前种群的染色体按与适应值成正比 例的概率复制到新的种群中
➢ 主要思想: 适应值较高的染色体体有较大的选择(复制) 机会
➢交叉(crossover):
将群体P(t)内的各个个体随机搭配成对，对每一个
个 rat体e)，交以换某它个们概之率间P的c (部称分为染交色叉体概。率，crossvoer
➢变异(mutation):
变对异群概体率P，(tm)u中ta的ti每on一r个at个e)体改，变以某某一一个概或率一P些m(基称因为座
量子遗传算法
量子遗传算法 1.遗传算法 遗传算法是一种模拟达尔文生物进化论和遗传变异的智能算法。
这种算法具有鲁棒性（用以表征控制系统对特性或参数扰动的不敏感性）较强，实现的步骤规范、简单通用等优点，在人工智能、多目标决策、社会及经济等领域都有大量运用。
但一般遗传算法存在一定得局限性：收敛速度慢、迭代的次数多，易过早收敛，容易陷入局部最优解。
2.量子计算量子计算为量子力学与信息科学的综合交叉学科。
量子计算具有量子力学的并行性，计算速度更快；同时，量子状态多种多样，在进行最优解的搜索时极少陷入局部的极值。
3.量子遗传算法量子遗传算法将量子的态矢量引入遗传算法，利用量子比特的概率幅应用于染色体的编码。
一条染色体是多个量子状态的叠加。
并使用量子旋转门实现染色体的变异更新。
因此量子遗传算法具有迭代次数少，运行速度快，能以较少种群进行遗传变异，搜索范围广，难以陷入局部的极值等优点。
4.操作步骤1）运用量子比特初始化父代染色体2）在量子遗传算法中，染色体采用量子位的概率幅进行编码，编码方案如下：1212cos()cos()cos()sin()sin()sin()i i ik i i i ik P θθθθθθ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ k j n i rand ij ,...,2,1,,...,2,1,2==⨯=πθ3）对初始化种群中的每一个个体进行测量。
4）对每个测量值进行适应度的评估，以适应度来选择最优个体，进行遗传变异。
5）使用量子旋转门进行下一代个体的更新，量子旋转门为逻辑门中一种较为常用的方法，具体表示为：⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=i i i i u θθθθθcos sin sin cos )( 6）进行迭代1+=y y7）达到终止设定条件，输出最佳个体，得到最优解。
运行结果：。
Geatpy进化算法遗传算法
算如下：
i−1 F itnessi = 2 − SP + 2 (SP − 1) N ind − 1
线性排序中选择压力SP 的值必须在 [1.0,2.0] 之间。
文献 [1] 中有这种线性排序的详细分析。其选择强度、多样性损失、选择方差 (这些
概念详见下一节) 的计算如下：
选择强度：
SelInt (SP ) = SP√− 1 π
进化算法
序言 进化算法 (Evolutionary Algorithm, EA) 是一类通过模拟自然界生物自然选择和自然
进化的随机搜索算法。与传统搜索算法如二分法、斐波那契法、牛顿法、抛物线法等相 比，进化算法有着高鲁棒性和求解高度复杂的非线性问题 (如 NP 完全问题) 的能力。
在过去的 40 年中，进化算法得到了不同的发展，现主要有三类： 1) 主要由美国 J. H. Holland 提出的的遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)； 2) 主要由德国 I. Rechenberg 提出的进化策略 (Evolution strategies, ES)； 3) 主要由美国的 L. J. Fogel 提出的进化规划 (Evolutionary Programming, EP)。 三种进化算法都是受相同的自然进化原则的启发下创立的，文献 [1] 以及国内的诸 多资料也有详细的介绍。除此之外，进化算法还有差分进化 (Differential Evolution)、基 因表达式编程 (Gene Expression Programming) 等众多分支。本文档只介绍经典的遗传算 法、差分进化算法和多目标进化优化算法，不对众多改进的进化算法以及其他分支作详 细介绍，如有需要进行相关研究的可以参考相关的专业和权威的文献。 文档第一章是有关遗传算法的概述和基本框架；第二章介绍了编码；第三章是关于 适应度的计算；第四章讲述了选择算法；在第五章中，介绍了不同的重组算法；第六章 解释了如何变异；第七章详细讲解了与多目标优化有关的概念。 最后值得一提的是，虽然进化算法在近 20 年来已经得到了快速的发展，在当今已 经比较成熟，在金融、工程、信息学、数学等领域已经有广泛的应用，但是，众多新兴 的进化算法 (如差分进化算法等) 以及不断改进和完善的拥有高维、多目标问题求解能 力的进化优化算法等等，正给进化算法注入源源不断的新活力。与此同时，深度神经网 络的蓬勃发展让进化算法有了一个更加前沿和广阔的前景——神经进化。量子计算机的 出现，也使得拥有高度并行能力的进化算法有着更大的潜能。
量子遗传算法matlab
量子遗传算法matlab量子遗传算法是一种结合了量子计算和遗传算法的优化方法。
它利用量子比特的特性，如叠加和纠缠，来提高搜索效率。
下面是一个简单的Matlab代码示例，用于演示如何实现一个基本的量子遗传算法。
请注意，这只是一个示例代码，可能需要根据您的具体需求进行修改和优化。
```matlab% 参数设置pop_size = 100; % 种群大小chrom_length = 5; % 染色体长度max_gen = 100; % 最大迭代次数cross_rate = 0.7; % 交叉概率mutate_rate = 0.01; % 变异概率bit_flip_probability = 0.01; % 量子比特翻转概率% 初始化种群pop = round(rand(pop_size, chrom_length));% 主循环for gen = 1:max_gen% 量子遗传算法操作for i = 1:pop_size% 量子比特编码qubit_state = pop(i, :);qubit_state = qubit_state / norm(qubit_state); % 归一化qubit_state = qubit_state(:, [2 3]); % 取第二个和第三个量子比特作为编码的二进制数bit_state = reshape(qubit_state, 2^length(qubit_state), []);bit_state = bit_state / norm(bit_state); % 归一化bit_state = bit_state(:); % 展平bit_state = bit_state(bit_flip_probability > rand); % 量子比特翻转bit_state = reshape(bit_state, [2^length(bit_state) length(bit_state)]); % 重塑为矩阵形式qubit_state = bit2qubit(bit_state); % 二进制数转量子比特态% 量子旋转门操作theta = -10*pi + 2*pi*rand; % -10 到10之间的随机角度U = exp(-i*theta*(2/pi)*X); % X是X门，根据角度计算旋转门矩阵qubit_state = U*qubit_state; % 应用旋转门操作% 量子测量操作，得到适应度值measurement = expval(Z); % Z是Z门，测量结果为适应度值end% 选择操作，根据适应度值选择个体进行交叉和变异操作% ...% 交叉操作，根据交叉概率进行交叉操作，生成新的个体% ...% 变异操作，根据变异概率进行变异操作，生成新的个体% ...end```请注意，这个代码只是一个基本示例，实际上实现量子遗传算法还需要更多的细节和步骤，如选择操作、交叉操作和变异操作等。
量子遗传算法基本过程-定义说明解析
量子遗传算法基本过程-概述说明以及解释1.引言1.1 概述量子遗传算法是一种结合了量子计算与遗传算法的新型优化算法。
遗传算法是一种模仿生物进化原理的搜索算法，而量子计算则是基于量子比特的计算方式。
量子遗传算法的基本原理是利用量子比特的叠加和纠缠特性来增强搜索的能力，从而提高优化问题的求解效率。
本文将对量子遗传算法的基本过程进行详细介绍，包括量子计算的简介、遗传算法的概述以及量子遗传算法的基本过程。
通过对这些内容的讲解，读者可以深入了解量子遗传算法的工作原理，并且了解其在优化问题中的应用前景和未来发展方向。
1.2 文章结构文章结构部分：本文将首先介绍量子计算的基本概念和原理，然后对遗传算法进行概述，介绍其基本运行过程。
最后，着重详细探讨量子遗传算法的基本过程，包括其具体的实现步骤和核心原理。
通过对这些内容的深入阐述，读者将能够全面了解量子遗传算法的基本运行机制和实际应用价值。
内容1.3 目的目的部分的内容:本文旨在深入探讨量子遗传算法的基本过程，通过介绍量子计算和遗传算法的基本概念，以及它们在量子遗传算法中的应用，帮助读者理解量子遗传算法的原理和运行机制。
同时，我们将分析量子遗传算法在实际问题中的应用前景，展望其在优化、搜索和机器学习等领域的发展方向，以期为相关研究和应用提供理论支持和启发。
2.正文2.1 量子计算简介量子计算是利用量子力学原理来进行计算的一种新型计算方式。
与传统计算不同的是，量子计算利用量子比特（Qubit）来存储信息，而不是传统计算中的比特（Bit）。
在量子计算中，量子比特可以同时处于多种状态，这种特性被称为叠加态。
另外，量子计算还利用了纠缠和量子隐形传态等量子效应来进行计算，使得量子计算机具有远超经典计算机的计算速度和效率。
量子计算的基本原理是量子叠加态和量子纠缠，利用这些特性可以在同一时刻处理多种可能性，从而大大加快计算速度。
量子计算机在处理一些传统计算机难以解决的问题时显示出了强大的优势，比如在大数据处理、密码学、化学模拟等方面均有潜在的运用前景。
三分钟学会遗传算法
三分钟学会遗传算法遗传算法此节介绍最著名的遗传算法(GA)。
遗传算法属于进化算法，基本思想是取自“物竞天泽、适者生存”的进化法则。
简单来说，遗传算法就是将问题编码成为染色体，然后经过不断选择、交叉、变异等操作来更新染色体的编码并进行迭代，每次迭代保留上一代好的染色体，丢弃差的染色体，最终达到满足目标的最终染色体。
整个流程由下图构成（手写，见谅 -_-!!）流程图步骤由以下几步构成：编码（coding）——首先初始化及编码。
在此步，根据问题或者目标函数（objective function）构成解数据（solutions），在遗传算法中，该解数据就被称为染色体（chromosome）。
值得一提的是，遗传算法为多解（population based）算法，所以会有多条染色体。
初始化中会随机生成N条染色体，, 这里表示染色体包含了n条。
其中，这里表示第i条染色体由d维数值构成。
GA会以这个N个数据作为初始点开始进行进化。
评估适应度（evaluate fitness）——这一步用染色体来进行目标函数运算，染色体的好坏将被指明。
选择（selection）——从当前染色体中挑选出优良的个体，以一定概率使他们成为父代进行交叉或者变异操作，他们的优秀基因后代得到保留。
物竞天择这里得以体现。
交叉（crossover）——父代的两个两个染色体，通过互换染色体构成新的染色体。
例如下图，父亲母亲各提供两个基因给我。
这样我既保留了父母的基于，同时又有自己的特性。
交叉变异（mutation）——以一定概率使基因发生突变。
该算子一般以较低概率发生。
如下图所示：变异下面我们将一步一步为各位呈现如何用matlab编写一个简单的GA算法。
本问题为实数最小化minimization问题。
我们需要在解空间内找到最小值或近似最小值，此处我们使用sphere函数作为目标函数（读者可以自行修改为其他的目标函数）。
sphere function•初始化：在这一步中，我们将在给定问题空间内生成随机解，代码如下：% %% 初始化% % 输入：chromes_size，dim维数,lb下界，ub 上界% % 输出：chromes新种群function chromes=init_chromes(chromes_size,dim,lb,ub) % 上下界中随机生成染色体 chromes = rand(chromes_size,dim)*(ub-lb)+lb;end•选择：选择是从当前代中挑选优秀的染色体保留以繁殖下一代。
遗传算法PPT课件
4.1 基本概念
1. 个体与种群
● 个体就是模拟生物个体而对问题中的对象 （一般就是问题的解）的一种称呼，一个个 体也就是搜索空间中的一个点。
● 种群(population)就是模拟生物种群而由若 干个体组成的群体, 它一般是整个搜索空间 的一个很小的子集。
2.
● 适应度(fitness)就是借鉴生物个体对环境的 适应程度,而对问题中的个体对象所设计的 表征其优劣的一种测度。
根据交叉原则产生的一组新解
பைடு நூலகம்
染色体对应基因段交换的概率（可能性大小） 闭区间[0,1]上的一个值，一般为0.65~0.90
染色体水平上基因变化
编码的某些元素被改变
染色体上基因变化的概率（可能性大小）
开区间(0,1)内的一个值, 一般为 0.001~0.01
个体进行优胜劣汰的进化，一代又一代地优 化
目标函数取到最大值，最优的可行解
选择-复制 通常做法是：对于一个规模为N 的种群S,按每个染色体xi∈S的选择概率P(xi)所决 定的选中机会, 分N次从S中随机选定N个染色体, 并进行复制。
这里的选择概率P(xi)的计算公式为
P(xi )
f (xi )
N
f (xj)
j 1
交叉 就是互换两个染色体某些位上的基因。 例如, 设染色体 s1=01001011, s2=10010101, 交换其后4位基因, 即
第 4 章 基于遗传算法的随机优化搜索
❖ 群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化， 最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即 得到问题最优的解．值得注意的一点是，现 在的遗传算法是受生物进化论学说的启发提 出的，这种学说对我们用计算机解决复杂问 题很有用，而它本身是否完全正确并不重要 （目前生物界对此学说尚有争议）．
遗传算法pptPPT课件
轮盘赌选择又称比例选择算子，它的基本思想是： 各个个体被选中的概率与其适应度函数值大小成 正比。
P(xi )
f (xi )
N
f (xj)
j 1
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上述按概率选择的方法可用一种称为赌轮的原理来实现。 即做一个单位圆, 然后按各个染色体的选择概率将圆面划分 为相应的扇形区域(如图1所示)。这样, 每次选择时先转动轮 盘, 当轮盘静止时,上方的指针所正对着的扇区即为选中的扇 区,从而相应的染色体即为所选定的染色体。 例如, 假设种群 S中有4个染色体: s1,s2, s3, s4,其选择概率依次为: 0.11, 0.45, 0.29, 0.15, 则它们在轮盘上所占的份额如图1中的各扇形区域 所示。
i
qi P(xj ) j 1
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一个染色体xi被选中的次数, 可以用下面的期望值 e(xi)来确定：
e(xi ) P(xi ) N
f (xi )
N
N
f (xj)
N
f (xi ) f (xj)/ N
f (xi ) f
j 1
j 1
其中f 为种群S中全体染色体的平均适应度值。
图1 赌轮选择示例
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在算法中赌轮选择法可用下面的过程来模拟:
① 在［0, 1］区间内产生一个均匀分布的伪随机数r。 ② 若r≤q1,则染色体x1被选中。 ③ 若qk-1<r≤qk(2≤k≤N), 则染色体xk被选中。 其中的qi称为染色体xi(i=1, 2, …, n)的积累概率, 其计算公式 为：
步2 随机产生U中的N个染色体s1, s2, …, sN，组成初始 种群S={s1, s2, …, sN}，置代数计数器t=1；
量子遗传算法课件
量子遗传操作
量子门操作
通过量子门（如Hadamard门、Pauli X门等）对量子态进行 操作，实现种群的变异和交叉。
遗传操作
借鉴遗传算法的选择、交叉、变异等操作，对种群进行筛选 和进化。
量子测量与适应度评估
量子测量
对量子态进行测量，得到 经典解，并计算解的适应度。
适应度函数
根据问题的目标函数设计 适应度函数，评估解的优 劣，指导种群的进化方向。
量子态
描述量子系统的状态，用 波函数表示。包括纯态和 混态。
量子叠加态
量子比特可以同时处于多 种状态的叠加，这是量子 并行性的基础。
量子门与量子操作
量子门
对量子比特进行操作的基本单元， 类似于经典逻辑门。常见的量子 门有Hadamard门、Pauli门、 CNOT门等。
幺正性
量子门操作必须是幺正的，保证量 子态的归一性。
求解优化问题
通过量子门操作和遗传操作，实现种群的进化和优化，用于求解组 合优化、函数优化等问题。
量子编码与解码
量子编码
采用量子比特编码，将问题的解 空间映射为量子态空间，通过量 子态的叠加和纠缠表示多个可能 的解。
解码方式
通过测量量子态得到经典态，将 量子态坍缩为确定解，完成从量 子到经典的转换。
02
针对特定问题的定制化量子遗传算法设计，以满足实
际问题求解的高效性和准确性需求。
03
在量子遗传算法的鲁棒性和稳定性方面进行深入研究，
提高算法的抗干扰能力和收敛速度。
THANKS
感谢观看
初始种群生成
随机生成初始量子态， 构成初始种群。种群 大小根据问题规模和 计算资源进行调整。
适应性函数设计
根据优化问题的目标 函数，设计合适的适 应性函数，用于评估 种群中个体的适应度。
遗传算法总结
遗传算法总结遗传算法是借鉴生物的自然选择和遗传进化机制而开发出的一种全局自适应概率搜索算法。
一、遗传算法流程图算法开始原问题参数集染色体编码，产生初始种群计算种群中个体的适应值终止条件判断N选择交叉Y变异新种群输出结果算法结束图1 遗传算法流程图二、遗传算法的原理和方法1）染色体编码把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间的转换方法就称为编码。
De Jong 曾提出了两条操作性较强的实用编码原则：编码原则一：应使用能易于产生与所求问题相关的且具有低阶、短定义长度模式的编码方案；编码原则二：应使用能使问题得到自然表示或描述的具有最小编码字符集的编码方案。
编码方法主要有以下几种：二进制编码方法、格雷码编码方法、浮点数编码方法、符号编码方法、参数级联编码方法、多参数交叉编码方法。
2） 适应值计算由解空间中某一点的目标函数值()f x 到搜索空间中对应个体的适应度函数值(())Fit f x 的转换方法基本上有一下三种： a ． 直接以待解的目标函数值()f x 转化为适应度函数值(())Fit f x ，令() (())=() f x Fit f x f x ⎧⎨-⎩目标函数为最大化函数目标函数为最小化函数b ． 对于最小值的问题，做下列转化max max () () (())0 C f x f x C Fit f x -<⎧=⎨⎩其他，其中max C 是()f x 的最大输入值。
c ． 若目标函数为最小值问题，1(()), 0, ()01()Fit f x c c f x c f x =≥+≥++ 若目标函数为最大值问题，1(()), 0, ()01()Fit f x c c f x c f x =≥-≥+- 3） 选择、交叉、变异遗传算法使用选择算子来对群体中的个体进行优胜劣汰操作：根据每个个体的适应度值大小选择。
适应度较高的个体被遗传到下一代群体中的概率较大；适应度较低的个体的被遗传到下一代群体中的概率较小。
关于量子遗传算法(QGA)
关于量子遗传算法的杂七杂八遗传算法确实太有名了，无论是数学建模的培训中还是机器学习的项目中，经常性能看到遗传算法（GA）活跃的身影，其用途十分广泛，而且MATLAB或者是Python的实现遗传算法功能的工具箱也很多，笔者就一度使用北卡罗莱纳大学提供的免费工具箱实现了对于BP神经网络的初始化权值与阈值的优化，效果十分不错，而且实现起来不那么费劲，所以还是挺受好评的，对于写毕业论文的同志而言，如果实在不知道强行套用第三方算法对于原本的算法进行升级该怎么做，有两个万金油组合，一个是AHP，另一个就是几乎无所不能的GA，当然了，如果需要对于矩阵进行降维操作首选一定是PCA。
1 关于GA算法的种种1.1简介顾名思义，学过高中生物的都应该可以理解“遗传”是什么，染色体变异、染色体交叉等术语应该也能够大概知道是什么意思。
其实遗传算法主要就是模拟这一个过程。
不过，笔者觉得本算法中的核心部分中的变异与交叉的情节，其实达尔文这个姐控的贡献不是很大，最早提出相关的概念完成了相关的建模的是孟德尔所谓物竞天择适者生存，这个对于现实生活中的生物适用，对于具有特定含义的矩阵肯定也是适用的，当然了，反映他们到底多么“适应”的函数就是所谓的适应度函数，虽然关于适应度函数的取法现在并没有十分固定的一以贯之的通用公式1.2四个基本概念遗传算法中，一个基本单位为“个体”，一个种群（系统）中拥有好多个体。
每个个体携带两个内容：染色体与适应度。
当然了，这个时候上述的这些概念根本没有机器学习的含义，而全然为生物的含义或者用生物上的话来说，每一个生物都有染色体，染色体决定了他们表现出来的性状是怎样的。
所以说，染色体决定了每一个生物的肥瘦程度。
因此我们建立以下对应关系：整个牧场-> 一个种群，在机器学习中可以理解为具有实际项目含义的构成所有矩阵的cluster一头羊->一个个体，在机器学习的大背景下可以理解成矩阵，就是MATLAB里面的mat文件某头羊决定肥瘦程度的染色体->该个体的染色体，在机器学习的大背景下可以理解成mat 文件中的某一行或者是某一列。
遗传算法——遗传算法PPT课件
（3）遗传算子：基本遗传算法使用下述三种遗传算 子： ① 选择运算:使用比例选择算子； ② 交叉运算:使用单点交叉算子； ③ 变异运算:使用基本位变异算子或均匀变异算子。
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（4）基本遗传算法的运行参数 有下述4个运行参数需要提前设定：
M：群体大小，即群体中所含个体的数量，一般取为 20~100； G：遗传算法的终止进化代数，一般取为100~500； Pc：交叉概率，一般取为0.4~0.99；
产调度问题进行精确求解。在现实生产中多采用一些 经验进行调度。遗传算法是解决复杂调度问题的有效 工具，在单件生产车间调度、流水线生产车间调度、 生产规划、任务分配等方面遗传算法都得到了有效的 应用。
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（4）自动控制。 在自动控制领域中有很多与优化相关的问题需要求
解，遗传算法已经在其中得到了初步的应用。例如， 利用遗传算法进行控制器参数的优化、基于遗传算法 的模糊控制规则的学习、基于遗传算法的参数辨识、 基于遗传算法的神经网络结构的优化和权值学习等。
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（9）机器学习 基于遗传算法的机器学习在很多领域都得到了应
用。例如，采用遗传算法实现模糊控制规则的优化，可 以改进模糊系统的性能；遗传算法可用于神经网络连接 权的调整和结构的优化；采用遗传算法设计的分类器系 统可用于学习式多机器人路径规划。
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10.4 遗传算法的优化设计
（2）变异：亲代和子代之间以及子代的不同个体之间 的差异，称为变异。变异是随机发生的，变异的选择 和积累是生命多样性的根源。
（3）生存斗争和适者生存：具有适应性变异的个体被 保留下来，不具有适应性变异的个体被淘汰，通过一 代代的生存环境的选择作用，性状逐渐逐渐与祖先有 所不同，演变为新的物种。
基于量子遗传粒子滤波的WSN目标跟踪算法
０ 引言
无线传感 器网络 （ ｒｌ ｓ ｅｓｒ ｅ ｒｓ Ｗｉ ｅ ｎｏ ｔ ｋ ，ＷＳ ） ｅ ｓｓ ｎ ｗｏ Ｎ 目标
于递推计算的序列蒙特卡罗算法 ， 它采用一组从概率密度 函数上随机抽取的并附带相关权值 的粒子集来逼近后验概
跟踪模型通常情况下是非线性的，卡尔曼滤波在解决非线
性 问题时存在局限性 。粒子滤波 （ａｉｅ ｌｒ 是一种基 Ｐｒ ｌｆ ｅ Ｐ ｔ ｔ， ｃｉ
（ｅｅｃ ｇｒ ｍ Ｇ ） Ｇ ｎｔ ａ ｏｔ ， Ａ 能保 持很好 的种 群多样性 。它 将量 ｉｌ ｉ ｈ 子比特的概率幅表示应用于染色体的编码 ， 使得一条染色 体可 以表达多个态的叠加并利用量子旋转 门和量子非 门实 现染色体的更新操作 ， 从而实现种群 的 化。 优
Ｑ Ａ的种 群 由采用 量 子 比特 编码 的量 子染 色 体构 Ｇ
粒子退化是 Ｐ Ｆ中不 可避 免的现象 。重采样 减弱了粒 子的退 化 ， 但退化仍然存在 ，并且重采样还限制了算法的
并行运行。
子编码表征染色体 ，用量子 门对叠加态的作用作为进化操 作 ，能很好地保持种群多样 陛，并且 由于量子的并行性加 快 了收敛速度 ， 节省 了计算 时间。因此 ，本文提 出了基于
实验室 ，合肥 ２ ０ ３ ） ３０ ９
摘要 ： 子滤波器是解决非线 眭非高斯运 动跟踪 的一种有效方法 ，很适合于无 线传感器 网络 的目标跟踪。但是 粒
粒子滤波 算法存在严重的退化现象。常规 的重采样方法虽可解决退化问题 ，但 容易导致粒子耗尽 。本文针对 此
问题 ， 量子遗传算法 引入粒子滤波 ， 出了基于量子遗传粒子滤波的无 线传感器 网络 目 将 提 标跟踪算法。通过 量 子遗传算法 的编码方式增加粒子集的多样性 ，从而缓解 了粒子滤波的退化现象并解决 了粒子耗尽问题 ，量子 的 并行性也节省 了计算时间 ， 提高 了跟踪的实时性。仿真结果表 明该算法是可行的。 关键 词 ： 无线传感器 网络 ；目 跟踪 ； 标 粒子滤波 ；量子遗传算法
1遗传算法基本流程图
产 （ Ｈ） ： 表示 在ｔ 代种群中 存在模式ｘ 的 个 体数目 ；
４ ．遗传操作
选择 （ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ）、交叉 （ ｃ ｒ ｏ ｓ ｓ ｏ ｖ ｅ ｒ ）和变异 （ ｍ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ）是
遗传算法中的三种基本遗传操作。下面分别加以 介绍。 １ ） 选择操作
东北师范大学硕士学位论文
选择 （ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ） ，根据染色体对应的适应度值和问题的要求， 筛选种群中的染色体，染色体的适应度越高，保存下来的概率越大， 反之则越小，甚至被淘汰。选择操作通常选用适应度比例法 （ 轮盘赌 方式） ，它是以适应度的大小为比例进行遗传过程中的父体选择，适应 度越高的个体被选中的机率就越大。也就是处于优势的个体有更多的 繁衍机会。具体做法是：首先计算群体中各个体的适应度，得相应的
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图２ － １遗传算法基本流程图 遗传算法搜索可能的特征空间来寻找高适应度的染色体，通过执 行选择、交叉和变异操作来完成它的搜索。在实际应用中，遗传算法 能够快速有效地搜索复杂、高度非线性和多维空间。 ２ ．３遗传算法的构成 遗传算法中包含了五个基本要素： （ １ ） 编码；
． 是否到了预定算法的最大代数；
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是否找到某个较优的染色体； 连续几次迭代后得到的解群中最好解是否变化等。
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２ ．４遗传算法的基本理论 遗传算法作为一种复杂问题的智能算法，它的理论基础是— 模 式定理和积木假说。
２ ． ４ ． １模式定理
定义 １（ 模式） ：基于三值字符集｛ ０ ． １ ，＊ ｝所产生的能描述具有某 些结构相似的 ０ ． １ 字符串集的字符串称作模式。 定义 ２（ 模式阶） ：模式 Ｈ中确定位置的个数称作该模式的模式阶