量子遗传算法
【国家自然科学基金】_遗传量子算法_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802
推荐指数 14 5 3 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
53 54 55 56 57
人工势场 中性分束镜 三基因链编码 fir数字滤波器 bloch球面坐标
1 1 1 1 1
53 54 55 56
web搜索 sat问题 chirp1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
一种改进变尺度混沌优化的模糊量子遗传算法
中围分 类号：Ｐ８ ＴＩ
种 改进 变 尺度 混 沌优 化 的模 糊 量 子 遗传 算 法
膝 皓 ，曹爱增 ，杨 炳儡
（．济南大学信息科 学与工程学院 ，济 南 ２ ０２ ；２ １ ５ ０ ２ ．北京科技大 学信息工程学院 ，北京 １０ ８ ） ０ ０ ３
摘
要 ：针对量 子遗 传算法存在 的易陷入 局部极 小 等问题 ，提 出一种模糊量子遗 传算法 。该算法采用一种 变尺度混沌 优化方法 ，只需 设
第 ３ 卷 第 １ 期 ６ ３
Ｖ Ｌ３ ｏ ６
・
计
算
机
工
程
２１ ００年 ７月
Ｊｕ ｙ ０１ ｌ ２ ０
Ｎｏ １ ．３
Ｃ ｏ ｐｕｔ ｒ Ｅｎｇｉ ｅ ｉ ｇ ｍ ｅ ｎｅ ｒ ｎ
人 工智 能 及识 别技 术 ・
一
文章编号：１ ．４８ ｏ０ ３ ＿ ７ ＿ 文献标识 ０ －３２（ ｌ １ ０ ５ ０ ０ ２ ）— １ — ３ 码：Ａ
２ Ｓ ｈ ｏ ｆｎ ｒ ｔ ｎＥ ｇｎ ｅｉｇ Ｕｎｖ ｒｉ ｔ ｃｅ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙＢ ｉｎ ， ｅ ｉｇ ｌ０ ８ ） ． ｃｏ ｌ ｉｆ ｍａｉ ｎ ｉｅｒ ， ｉｅｓｔ ｏ、 ｉｎｅａ ｄＴｃ ｎ ｌｇ ｅ ｉｇ Ｂ ｉｎ ０ ０ ３ ｏ ｏ ｏ ｎ ｙ Ｓ ｊ ｊ ［ ｓｒ ｃ］Ａｉ ｎ ｔｈ ｒｂｅ ｆ ａ ｔｍ ｎｔ ｇ ｒｈ ＱＧＡ） ｘｓ ａｉ ｅｔ ｇｉｔ ｏａ ｍｉｉ ｍ．ｈｓｐｐ ｒ ｒｓｎｓａｆｚｙ Ａｂｔａｔ ｍｉｇａ ｅｐｏ ｌｍ ｏ ｎｕ Ｇｅ ｅｉ Ａｌｏｉ ｍ（ ｔ Ｑｕ ｃ ｔ ｅ ｉｓｅｓｌ ｇｔｎ ｏｌｃｌ ｎｍｕ ｔｉ ａｅ ｅｅｔ ｕｚ ｔ ｙ ｉ ｎ ｐ
关健词 ：量子遗 传算法 ；混沌优化 ；收敛 策略 ；变尺度 ；模糊 控制
基于量子遗传算法的CDMA多用户检测技术
基于混沌优化的量子遗传算法
第 ２ ９卷 第 ２ 期
２０
ＥＬＥＣ ＴＲ０ＮＩ Ｍ ＥＡＳ Ｃ ＵＲＥ ＥＮＴ ＴＥＣＨＮ０ＬＯＧＹ Ｍ
基 于混 沌 优 化 的量 子 遗 传 算 法
郭 海燕
（ 南科 技 大 学 绵 阳 ６０ ２ ） 西 １ ０ １
在式
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（ （） １
ｓ —ｌ （ ｃ ｌ Ｌ ｍＯ ｌ ｏｓ］
（ ） 中 ０为 旋 转 角 。 １
的 一 种 算 法 。它 是 一 种 十 分 高 效 的优 化 方 法 ，但 它
有 时也会 陷入局 部极 值口。 ］
混 沌 能 不重 复 地 历 经 一定 范 围 内的所 有 状 态 ， 具 有 遍 历 性 ， 同 时 它 的 随 机 性 和 规 律 性 ，使 它 具 有
ｅ ｇ ｄ ｃｔ ｆｃ ａ ｔ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ｃ ｎ ａ ｏ ｄ ｉ ｆｏ ｄ ｏ ｐ ｎ ｔ ｃ ｌ ｐ ｉ ｍ ｓ ｌ ｒ ｏ ｉ ｉ ｏ ｈ ｏ ｉ ｏ ｔｍｉａ ｉ ａ ｖ ｉ ｔ ｒ ｍ ｒ ｐ ｉ ｇ ｉ ｏ ｌ ａ ｔ ｙ ｃ ｏ ｎ ｏ ｏ ｍｕ ｅ ｉ ａ ｙ；ｔ ｅｒ ｎ ｏ ｃｔ ｎ ｈ ｒ ｅ ｈ ａ ｄ ｍｉ ｉ ａ ｄ ｔ ｅｏ ｄ ｒ ｙ
２ 混 沌 优 化 方 法 简 介
混 沌 运动 具 有 遍 历 性 、 随 机 性 、规 律 性 等 特
点 ，这 使 它 能 不 重 复 地 经 历 一 定 范 围 的 所 有 状 态 ，
所 以 ，利 用 混 沌 变 量 进 行 优 化 搜 索 无 疑 比 随 机 搜 索 更 好 。混沌 搜索 过程 可分 为两 个 阶段 ： 首先 用类 似 载波 的方 法将 混沌 状态 引入 到优 化
改进的量子遗传算法及其在测试数据生成中的应用
ｐｏａ ｉｔ ａ ｐｉ ｄ ｆ ｕ ｎｕ ｉ ．Ｉ Ｇ ａ ｐ ｌ ｄｉ ｏｔ ｔ ａ ｅ ｅ ｔ ｎ ｈ ｘ ｅｉｅｔ ｏ ｒｅｂｓ ｒ ｒｍ ｒｂｂｌｙ ｍ ｌｕ ｅｏ ｑ ａｔｍ ｂ ｓ Ｑ Ａｗ ｓａｐｉ ｔ ｅ ｔ ｇｎｒ ｉ ．Ｔ ｅｅｐ ｒ ｎｓ ｎｔ ｅ ａｉ ｐｏ ａ ｓ ｉ ｔ ｔ ｅ ｎ ｓｄ ａ ａｏ ｍ ｈ ｃ ｇ
ｅ ｏｕ ｉｎ ｓ ｃ ｎ ， ｔｅ ｉ ａ ｉ ｄ ｖｄ ａｓ ｖ ｌｔ ； ｅ ｏ ｄ ｏ ｈ ｂ ｎ ｒ ｎ ｉ ｉ ｕ ｌ ｙ ｗｅｅ ｒ ｍｕ ａｅ ａｔ ｒ ｔｔｄ ｆｅ ｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔ ｉｓｅ ｄ ｆ ｔ ｅ ｔａ ｉ ｏ ａ ｘ ｈ ｎ ｅ ｆ ｔ ｅ ａ ｕ ｅ ｎ ， ｎ ｔａ ｏ ｈ ｒ ｄｔ ｎ ｌ ｃ ａ ｇ ｏ ｈ ｉ ｅ
Ｚ Ｕ Ｑ Ｉ Ｎ ｈ － ａ ，Ｚ Ｏ Ｘ ｅｆｎ ＨＯ ｉ，Ｊ Ｇ Ｓ ｕｊ ｎ ＨＡ ｕ － ｇ Ａ ｕ ｅ
（ ｃｏｌｆＣ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏｙ ｈｎ ｎｖｒｔ ｎｎ ｎ ｅｈ ｏ ｇ Ｘ ｚｏ Ｓｈｏ ｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅａ ｄＴｃｎ ｌ ，Ｃ ｉａＵ ｉ ｓｙｏ Ｍｉｉｇａｄ Ｔｃｎｌ ｙ ｕｈ ｕ ｒ ｅ ｇ ｅｉ ｆ ｏ Ｍ２ １ ，Ｃ ｉ ） ２ １ １６ ｈｎ ａ
的方 向进化 ， 同时有效地避免 了早 熟现 象 ， 能以更快的速 度搜 索到 目标解。
关键词 ： 量子遗传算 法； 测试数据生成 ； 取反 指导更新 ； 二进 制变异 ； 快速收敛
中图分类 号：Ｔ ３ １５ Ｐ １ ．２ 文献标 志码 ： Ａ
Ｉ ｐ ｏ ｅ ｕａ ｔ ｍ ｅ ｅ ｃ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｎ ｔ ｐ ｉ ａ ｏ ｎ ｔ ｓ ｔ ｅ ｒ ｔｏ ｍ ｒ ｖ ｄ ｑ ｎ ｕ ｇ ｎ ｔ ｌ ｏ ｉｈ ａ ｄ ｉｓ ａ ｐｌｃ ｔ ｎ ｉ ｅ ｔｄａ ａ ｇ ｎｅ ａ ｎ ｉ ｉ ｉ
量子遗传算法在多目标分配中的应用探讨
量子遗传算法在多目标分配中的应用探讨作者：叶茂章洁来源：《消费电子》2012年第12期摘要:多目标分配目前是最优化领域中的一个重要研究方向。
遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和遗传机制的高度并行、随机、自适应的全局优化搜索算法,近年来,基于遗传算法的多目标分配应用研究在过程工程领域越来越受重视。
本论文提出了用量子遗传算法处理和解决多目标分配问题,有一定的工程价值。
关键词:量子遗传算法;多目标分配;最优化中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1674-7712 (2012) 12-0176-01一、引言遗传算法不同于传统寻优算法的特点在于:遗传算法在寻优过程中,仅需要得到适应度函数的值作为寻优的依据;同时使用概率性的变换规则,而不是确定性的变换规则;遗传算法适应度函数的计算相对于寻优过程是独立的;算法面对的是参数的编码集合,而并非参数集合本身,通用性强。
它尤其适用于处理传统优化算法难于解决的复杂和非线性问题。
[1]目前,GA已经在很多领域得到成功应用,但随着问题规模的不断扩大和搜索空间的更加复杂,GA在求解很多具体问题时往往并不能表现出其优越性。
于是,近年来便出现了遗传算法与其它理论相结合的实践,其中遗传算法与量子理论的结合是一个崭新的、极富前景和创意的尝试。
量子遗传算法QGA是量子计算特性与遗传算法相结合的产物。
基于量子比特的叠加性和相干性,在遗传算法中借鉴量子比特的概念,引入了量子比特染色体。
由于量子比特染色体能够表征叠加态,比传统GA具有更好的种群多样性,同时QGA也会具有更好的收敛性,因此在求解优化问题时,QGA在收敛速度、寻优能力方面比GA都将有较大的提高。
QGA的出现结合了量子计算和遗传算法各自的优势,具有很高的理论价值和发展潜力。
本论文提出用量子遗传算法处理和解决多目标分配问题,为多目标问题的解决提供一种新的思路。
二、量子遗传算法在传统计算机中,信息存储是以二进制来表示,不是“0”就是“1”态,但是在量子计算机中,充当信息存储单元的物质是一个双态量子系统,称为量子比特(qubit),量子比特与比特不同之就在于它可以同时处在两个量子态的叠加态,量子进化算法建立在量子的态矢量表述基础上,将量子比几率幅表示应用于染色体的编码,使得一条染色体可以表示个态的叠加,并利用量子旋转门更新染色体,从而使个体进达到优化目标的目的。
一种新的量子遗传算法变异机制
３ ．Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ｖ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ｌ＆ Ｅ ａ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｒ ｃ ｌ ａ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｎ ａ ｎ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ ３ ３ ０ ０ １ ３ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） Ａ Ｂ Ｓ Ｔ Ｒ Ａ ＣＴ： Ｓ ｔ ｎｄ ａ ａ ｒ ｄ ｑ ｕ ｎｔ ａ ｕ ｍ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ（ Ｑ Ｇ Ａ）ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ ｎ ｕ ｍ ｅ ｉ ｒ ｃ ａ ｌ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｉ ｓ ｅ ａ ｓ ｙ ｔ ｏ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｔ ｏ
ｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ｏｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｏ ｌ ｉ ｃ ｙ ｔ ｂｌ ａ ｅ ｉ ｓ ｓ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｓ ｈ ｉ ｇ ｈ ｌ ｙ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ．Ｔ ｙ ｐ ｉ ｃ ｌ ａ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ
２ ． 华南农业大学信息学院 ， 广东 广州 ５ １ ０ ６ ４ ２ ；
３ ．江西机电职业技术学 院， 江西 南昌 ３ ３ ０ ０ １ ３ ）
摘要 ： 针对标准的量子遗传算 法（ Ｑ Ｇ Ａ ） 应用 于数值优化 时容易早熟收敛而陷入局部 最优的问题 ， 引入 ｋ 位 变异子空间概念
对 Ｑ— ｂ ｉ ｔ 变异概率分布进行了分析， 传统随机变异机制和Ｑ Ｇ Ａ自蕴变异机制存在冲突。为此提出一种用观测状态的阶段
ｓ ｃ ｌ ａ ｅ Ｖ ａ ｉ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｅ ｃ ｈ ｎｉ ａ ｓ ｍ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ（ Ｓ Ｌ Ｖ ＭＢ ０ ０）ｗ ａ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ．Ｍ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｏ ｆ Ｓ Ｌ Ｖ ＭＢ ０ ０ ｅ ｍ —
一种基于克隆选择的量子遗传函数优化算法
Ａ ｓ ａｔ ｎｏｄｒｔ ｏｅｃｍ ｅｓｏ ｃｍ ｎ ｆ ｈ ｕｎｕ ｅｅ ｃａ ｏ ｔｍ （ Ｇ ， ｈｃ ｈ ｅｕｔ ｂ ｔ ｃ：Ｉ ｒｅ ｖｒｏ ｅｔ ｈａ ｏ ｉｇｏ ｔｅｑ ａｔｍ ｇｎ ｔ ｌ ｒｈ Ｑ Ａ） ｉ ｗ ｉｈｔｅｒ ｌ ｒ ｏ ｈ ｉ ｇｉ ｎ ｓ
算法 。
关键词：量子遗 传算法 ； 克隆选择；函数优 化
中图分类号 ： Ｐ０ ． ； Ｐ ８ Ｔ ３ １６ Ｔ １ 文献标识码 ： Ａ
Ａ Ｑｕ ｎｕ Ｇｅ ｅｉ Ｆ ｎ ｔ ｎ Ｏｐｉ ｚ ｔ ｎ Ａ ｇ ｒｔｍ ａ ｔｍ ｎ ｔ ｕ ｃｉ ｔ ａｉ ｌｏｉ ｃ ｏ ｍｉ ｏ ｈ
ｍａ ｏ ｖ ｒｅ ｔ ｅ ｌｃ ｌ ｐ ｉ ｌ ａｕ ， ｅ ｓ ｄｉ ｈ ｐｉ ｚ ｔ ｎ ｏ ｏ ｔ ｕ ｕ ｎ ｔ ｎ ｉ ｎ ｘ ｙｃ ｎ ｅ ｇ ｏｔ ｏ ａ ｔ ｈ ｏ ｍａ ｖ ｅ ｗｈ ｎ ｉ ｉ ｕ ｅ ｔ ｅｏ ｔ ａｉ ｆ ｎ ｉ ｏ ｓｆ ｃｉ ｓｗ ｔ ｍａ ｖ ｅ — ｌ ｔｓ ｎ ｍｉ ｏ ｃ ｎ ｕ ｏ ｈ ｔ ｍｅ Ｖ ｕ ｓ ｔ ｅｃ ｎ ｅ ｔａ ｄ ｐ ｎ ｉ ｌ ｆ ｌｎ ｌ ｅｅ ｔ ｎ ｉ ｍｍｕ ｏｏ ｙ ｉ ｉ ｔ ｄ ｃ ｄ Ａ ｏ ｅ ｖ ｌ ｔｏ ａ ｙ ａ一 ｒ ａ ｅ ，ｈ ｏ ｃ ｐ ｎ ｒ ｃｐ ｅ ｏ ｏ ａ ｌ ｃｉ ｉ ｅ ｌ ｉ ｃ ｓ ｏ ｎ ｎ ｌｇ ｓ ｎ ｒ ｕ ｅ ｏ ｎ ｖ ｌｅ ｏｕ ｉｎ ｒ １
ｔ ｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｑ ａ ｔ ｍ ｏ ａｅ ｇ ｔ ｔ ｅ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｓ ａ ｃ ｈ ｅ ｓｂ ｅ ｓ ｌ ｔ ｎ Ｔ ｅ ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ｆｔ ｅ ｇｏ ａ ｉ ｎ ｈ ｕ ｎ ｕ ｒ ｔｔ ａｅ， ｏ ｔ ｍ ａ ｅ ｒｈ ｔ ｅ ｆ ａ ｉ ｌ ｏ ｕ ｉ ｏ ｈ ｌ ｉ ｏ ｈ ｅ ｆｒ ｎ ｅ ｏ ｈ ｌ ｂ Ｉ
量子遗传算法
量子遗传算法
量子遗传算法是一种新型的模仿生物进化的优化算法。
它是一种基于量子力学的遗传算法，它结合了量子力学和遗传算法的优势，从而实现了更快速、更有效的优化。
量子遗传算法的基本思想是将遗传算法中的“基因”变量替换为量子力学中的“波函数”变量，即用量子力学的概念来模拟遗传算法。
在这种算法中，波函数可以被用来表示变量的取值，因此可以实现多维变量的优化。
量子遗传算法的优势是它可以更快地收敛，优化更有效。
它的优点是它可以解决非凸优化问题，即存在多个最优解的问题，而传统的遗传算法只能解决凸优化问题。
此外，量子遗传算法还可以利用量子力学的概念，如量子干涉、量子相干等，使算法更加有效。
量子遗传算法一般用于优化非线性、非结构化、非凸优化问题，如多目标优化、非线性约束优化、最优控制、模糊优化等。
它对于解决复杂的优化问题具有重要的意义，因此被广泛应用于工程、物理、经济学等领域。
总之，量子遗传算法是一种新型的模仿生物进化的优化算法，它结合了量子力学和遗传算法的优势，实现了更快速、更有效的优化，可以解决复杂的优化问题，广泛应用于工程、物理、经济学等领域。
基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究
路径 的搜寻 ， 并改进算 法编解码 思路 ， 降低 由于 网络规模扩大 而导致编码 长度急速增加 ， 即减少 算法 的计 算复杂度 ， 而解 决传 统编码方 式下 的量 子遗传算法难 以适用 于大规模 的 ＷＳ ｓ的缺点 。通过 实验表 明： 从 Ｎ 该方法能够得到更加优越和稳定 的路 径搜索 结果 ， 与粒子 群优化 算法进 行 １ ０ ０ ０次重复路 径搜 寻试验 比
Ｇ 、 Ａ） 粒子群优化算法 （ ａ ｉ ｅｓａｍ ｏｔ ｉ ｔｎ Ｐ Ｏ） ， ｐｒｃ ｗ ｒ ｐｉ ｚ ｉ ，Ｓ 等 ｔ ｌ ｍ ａｏ 具有更快 的收敛速度 、 更高的稳定性 、 更优 的全局最优解 等
假设 ＷＳ ｓ的各个节点是按照给定条件分布在 指定 的 Ｎ
特点 。鉴于 Ｑ Ａ的众 多优点 ， Ｇ 目前 已经提 出 了诸多 基 于 Ｑ Ａ的改进算法和策略 ， Ｇ 比如 ： 多宇宙并行 进化策略 ；
总共 消耗的能量则可表示为
ｅ＝ ｐｅ ＋ ＋ ＋ｅ ｌ ． （） １
Ｂｌ ８ Ｍ ｍ
一
其 中，ｍ表示 网络确定数 据丢包前 的最 大可行 跳数 ， Ｌ Ⅳ表示 ＷＳ ｓ中节 点 的最 大 检测 范 围 内的 节点 数 目最 大 Ｎ
值 。 因此 ， Ｏ， 一 Ｏ ］ 择 当前 节点 的下 一 跳 由［ｌ卢 Ｌ 蛳卢 选
Ｒ ｅ ｅ Ｃ ｎ ｉ ｌ ｓ Ｓ ｎｓ ｔ １ ｓ ａｒ ｌ ０ ｗ － ｅ ｓ ｅ ｏｒ ｎｅＪ ０ｒ ０ ・ｎｇ ｌａ ｅ １ ０ｎ 一 ｎ ｅ ｒ Ｗ ＫＳ ｌ ｒ Ｕｔ Ｓ ｄ ｉ ● Ｄ
量子遗传算法
量子遗传算法
量子遗传算法（Quantum Genetic Algorithm，QGA）是基于量子计算原理的一种优化搜索方法，由物理学家David Deutsch提出。
它将遗传算法中的遗传变异运算与量子力学中的量子干涉运算相结合，将最优化问题转化为多重态的量子干涉实验，以此来寻找最优解。
在QGA中，通常使用一个二进制的比特序列作为代表染色体的编码，即使用0/1来表示个体的基因。
利用量子力学中的量子运算，可以把这些比特序列干涉起来，形成多重态。
每一个基因上的比特都可以在多重态中取不同的值，这样就能够把最优化问题转化为搜索多重态的问题。
在QGA中，运算过程包括三个步骤：1.量子遗传运算；2.量子测量；3.量子变异。
首先，量子遗传运算会生成一组多重态的比特序列，然后通过量子测量，可以得到一组有效的比特序列，接着，量子变异运算会对这些比特序列进行变异，最后，重复这些步骤，直到找到最优解。
综上所述，量子遗传算法是一种基于量子力学原理的优化搜索方法，可以有效解决复杂的优化问题。
量子遗传算法
达尔文认为，生物之间存在着生存争斗，适应者生存下来，不适者则被淘汰，这就是自然的选 择。生物正是通过遗传、变异和自然选择，从低级到高级，从简单到复杂，种类由少到多地进 化着、发展着。
遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜
索算法。它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代 中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子(选择、交叉 和变异)对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指 标为止。
1
遗传算法
基本过程
确定表示问题的编 码
初始化染色体种群
计算每个个体适应 度
是否满足终止条 件 否
根据适应度进行交 叉运算
是
输出最优解 变异
1
遗传算法
主要特点
优点 1
群体搜索，易于并行化处理；
不是盲目穷举，而是启发式搜索； 适应度函数不受连续、可微等条件的约束，适用范围很广。 容易实现。一旦有了一个遗传算法的程序，只需要改变一下适应度函数就可以应用于其他问题。
2 3
4
缺点
1
设置不当，会造成迭代次数多，收敛速度慢，全局搜索能力不强,很容易陷入局部最优解。
量子遗传算法
2
量子遗传算法
基本概念
（1）量子遗传算法是量子计算与遗传算法相结合的智能优化算法，其将量子态、量子门、量子状态特性、概率幅等量 子概念引入到遗传算法当中。量子遗传算法也是一种概率搜素算法，它采用量子位来表示基因。遗传算法的基因所表达 的是某一确定的信息，而量子遗传算法中，由于量子信息的叠加性使量子位所表达的基因包含所有可能的信息。
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。
量子遗传算法研究
进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群 。 然后不断重复上述过程 ， 不断进化 ， 末代种群 中的最 优个体经过解码 ， 可以作为问题近似最优解 。 在现在的工作中， 遗传算法已经不能很好地解决 大规模计算量的问题 ， 对新空间搜索能力有限 ， 很容 易陷入早熟。 所以人们常常用其他算法与遗传算法结 合来解决问题 ， 这些都是 Ｇ Ａ的衍生算法。 量子计算 （ Ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｑ Ｃ ） 的研究始 于 １ ９ ８ ２ 年， 量子图这一概念的提出， 为量子计算的发展 提供 了基础。量子算法与其他经典算法 比较而言 ， 最 大的特点是利用了量子理论 中有关量子态的叠加 、 纠 缠和干涉等特性 ， 它和其他经典算法最本质的区别在 于它具 有量 子 并行 性 。 通过 量子 并行 计算 有可 能解 决 经典计算中的 Ｎ Ｐ问题。 但由于初期人们对量子算法
１ 遗传 算法及量子算 法
遗传算法（ Ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ Ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｓ ， Ｇ Ａ ） 是一种模拟生 物进化过程 的计算模 型。遗传算法有 ３ 个基本的算 子： 选择 、 交叉和变异。遗传算法是一种全局优化算 法 。它是从代表问题可能潜在的解集 的一个种群 开 始 的， 而一 个 种群 则 由经过 基 因编码 的一定 数 目的个 体组成 。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。 染色体作为遗传物质的主要载体 ，即多个基 因的集
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
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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。
量子纠缠遗传算法在微带耦合器中的应用
量子纠缠遗传算法在微带耦合器中的应用贺娟;罗光毅;黄成强【摘要】Combining the theories of quantum entanglement, the quantum entanglement genetic algorithm is proposed. The quantum entanglement W state of multiparticle is used to study the entanglement encoding of quantum chromosome. The concrete forms of the quantum update operator, quantum mutation operator, and quantum crossover operator are given. The procedure of quantum entanglement genetic algorithm is also given. Finally, the quantum entanglement genetic algorithm is applied to the designs of microstrip couplers. The results show that the quantum entanglement genetic algo-rithm has a good optimized speed and the optimization results are very good, too.%结合量子纠缠理论,提出了量子纠缠遗传算法.利用多粒子的量子纠缠W态,探讨了量子染色体的纠缠编码方式;给出了量子更新算符、量子变异算符和量子交叉算符的具体形式;给出了量子纠缠遗传算法的具体步骤.最后,将量子纠缠遗传算法应用到微带耦合器设计中,其结果表明量子纠缠遗传算法优化速度很快,能够得到很好的优化结果.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2017(053)007【总页数】4页(P64-67)【关键词】量子纠缠;遗传算法;微带耦合器【作者】贺娟;罗光毅;黄成强【作者单位】遵义师范学院物理与机电工程学院,贵州遵义 563002;遵义师范学院物理与机电工程学院,贵州遵义 563002;遵义师范学院物理与机电工程学院,贵州遵义 563002【正文语种】中文【中图分类】TP301.6量子遗传算法（quantum genetic algorithm）是将量子计算引入到遗传算法（genetic algorithm）中来的一种新型随机优化算法[1-3]。
双链量子遗传算法的收敛性分析
中圈 分类号： Ｐ０ Ｔ３Ｉ
双链 量 子 遗传 算 法 的收敛 性 分 析
张小锋 ，郑 冉 。 ，睢贵芳 ，李志农 ，杨 国为
（ 昌航空大学 ａ 信息工程学院 ；ｂ 无损检测技术教育部重点 实验室 ，南昌 ３ ０ ６ ） 南 ． ． ３０３ 摘 要 ：基于实数编码和 目标函数梯度信息的双链量子遗传 算法可增 加种群 的多样性、扩大解空问的搜索域 、加速算法的进化 进程 、避 免
间 加 倍 ，以 函 数极 值 问题 和 神 经 网络 权 值 优 化 问 题 为例 ，验
色体，其中，
＋ｌ １ ｌ ，以一个量子比特存储和表达一个 Ｐ＝ 基因， 该基因可以为ｌ 态 ， １态，或它们任意的叠加态。 ０ ） 或ｌ ）
采用量子概率幅编码可 以获得较好的收敛性 ， 随着 或
ＱＧ ） 它是一种量子计算理论与进化算法相 结合 的概率搜索 Ａ，
法的性能 、兼有勘探和开采的能力、收敛速度快和全局寻优 能力强的特点 。大部分文献都是用实验结果验证算法 的有效
性 ，稳定性和收敛性 ，对算法收敛性 的理论证 明尚未见诸报 道。本文从理论上研究量子遗传算法 的收敛性问题 。
ｗｏ ｋ ｈ ｏ ｅｉａｌ ｒ ｖ ｓｔｅｃ ｎ ｅｇ ｎ ｅｏ ｅａｇ ｒｔｍ ｙｔｅｔ ｏ ｅ ， ｎ ｉｃ ｓｅ ｅｅｆ ｃｓｏ ｅｑ ａ ｔ ｒ ，ｔｅ ｒ ｔ ｌｙｐ ｏ ｅ ｈ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｆｔ ｌｏ ｉ ｃ ｈ ｈ ｂ ｈｅ ｒｍ ａ ｄ ｄｓ ｕ ｓ ｓｔ ｆｅ ｔ ｆｔ ｕ ｎｕｍ ｏ ｉｇａ ｄｑ ａ ｔｍ ｏ ａｉｎ ｈ ｈ ｈ ｃ ｄｎ ｎ ｕ ｎｕ ｒｔｔｏ
２ 双链量 子遗传 算法
２１ 量子编码 ．
编码是进化优化算法首要解决的问题 ，也是 Ｑ ＧＡ 的首 要 问题 。编码 的好坏 直接影 响种群 的进化和进 化运 算 的效 率 。量子 编码一般都采用量子 比特 的概率幅 ｆ ， 来编码染 ）
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（2）在量子遗传算法中，用量子比特（由｜0〉和｜1〉两个量子态描述）来表示个体基因，即｜ψ 〉=α ｜0〉
+β｜1〉，式中α 和β的平方和为1，因此基因链比原始算法多一倍。根据叠加原理，该基因可以为“0”态或 “1”态，或他们的任意叠加状态。因此基因不在表达一确定信息，而是包含所有可能的信息。
2
量子遗传算法
2 3
4
缺点
1
设置不当，会造成迭代次数多，收敛速度慢，全局搜索能力不强,很容易陷入局部最优解。
量子遗传算法
2
量子遗传算法
基本概念
（1）量子遗传算法是量子计算与遗传算法相结合的智能优化算法，其将量子态、量子门、量子状态特性、概率幅等量 子概念引入到遗传算法当中。量子遗传算法也是一种概率搜素算法，它采用量子位来表示基因。遗传算法的基因所表达 的是某一确定的信息，而量子遗传算法中，由于量子信息的叠加性使量子位所表达的基因包含所有可能的信息。
索算法。它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代 中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子(选择、交叉 和变异)对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指 标为止。
1
遗传算法
基本过程
确定表示问题的编 码
初始化染色体种群
计算每个个体适应 度
是否满足终止条 件 否
根据适应度进行交 叉运算
是
输出最优解 变异
1
遗传算法
主要特点
优点 1
群体搜索，易于并行化处理；
不是盲目穷举，而是启发式搜索； 适应度函数不受连续、可微等条件的约束，适用范围很广。 容易实现。一旦有了一个遗传算法的程序，只需要改变一下适应度函数就可以应用于其他问题。
基本步骤
step1：初始化父代染色体
step2：对每个染色体基因位即量子位进行测量，得到一个状态，即二进 制编码。对每个状态计算适应度，记录最佳个体及适应度。
step3：遗传进化设定的代数，其中采用量子旋转门对每一代染色体进行 遗传变异。 step4：达到终止条件，输出最佳个体及适应度。
程序实现
3
遗传算法
量子遗传算法
程序实现
遗传算法
1
遗传算法
达尔文进化论：物竞天择，适者生存
达尔文认为，生物之间存在着生存争斗，适应者生存下来，不适者则被淘汰，这就是自然的选 择。生物正是通过遗传、变异和自然选择，从低级到高级，从简单到复杂，种类由少到多地进 化着、发展着。
遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜
QuantumMain函数：主函数，根据量子遗传算法的基本步骤， 求解优化问题。
Байду номын сангаас
3
程序实现
执行结果分析
1、由于Collapse函数中存在随机数，故每次 运行的过程都会有所不同。
2、本程序使用的时固定的旋转角，可调整为 可变旋转角，可优化运行过程。
3、可以考虑加入交叉运算，使每个个体的进 化收到其他个体的影响。 4、可加入变异操作，以防止程序陷入局部最 优解。 5、可加入大灾变，引入大扰动，避免陷入局 部最优解。
感 谢聆 听
程序实现
各子程序功能 InitPop函数：用量子比特矩阵表示初始种群， 初始时，各情况是等概率的。 Collapse函数：对种群进行测量，把量子比特矩阵， 转换成二进制编码矩阵。 Qgate函数：根据每个个体的适应度和最优适应度之间的关系， 调整各个基因的量子比特值，使其向着有利于BEST 的方向演化 FitnessFunction函数：根据优化问题，计算各个个体的适应度。 Objfunction函数：把基因中的二进制编码转换， 为公式中使用的十进制数。