量子遗传算法研究
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基于量子遗传算法的光电干扰资源优化分配研究
。
３ 干扰 资 源 优 化 分 配 模 型
干 扰资 源分 配是 把 空 中 的威 胁 目标 分 配 到某
个 干扰 单元 的某 个 目标 通 道 。 由决 策变 量 及各 影 响 因素来 决 定 资 源 分 配优 化 目标 函数 及 各项 约束
盲 、 眩等 干扰 ， 致 减少 对 己方 的威 胁 。
２ ）目标最 近 ， 最先 干扰
对 于距 离 我 防区最 近 目标 ， 要优 先干 扰 。
３ 点 目标 ， ）重 优先 干扰
对 于上 级 指定 的 重 点 目标 或 者 威 胁 程 度 大 的
目标要 优先 进 行干 扰 。
４ ）整 体最 优分 配 第一 ， 系统干扰效能最 大 ； 二 ， 目标 的总威胁 第 对 最大 ； ， 第三 干扰 目标数最多 ； 四， 第 己方受损最小 。
ｔｒ ， ｄ ｌ ｏ ｅ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎａ ｓ ｎ ｎ ｆ ａ ｍｉｇｒ ｓ ｕ ｃ ｓ ｓｅｔ ｂｉ ｅ ．Ｔｈ ｌｔ ｎａ ｄｓｅ ｓ ｒ ｒｓ ｎｅ ｙＵ ｅ Ａ ｍｏ ｅ ｆ ｒ ｈ ｔ ａｉ ｓ ｉ ｍｅ ｔ ｍ ｎ ｅｏ ｒ ｅ ｓ ｌ ｈ ｄ ｎ ｔ ｏ ｍｉ ｏ ｇ ｏｊ ｉ ａ ｓ ｅｓ ｕｉ ｎ ｔｐ ｅｐ ｅ ｅ ｔｄ ｂ — ｏ ｏ ａ
Ｂ ｓｄｏ ａ ｔｍ ｎｔ ｌｏｉ ｍｓ ａｅ ｎＱｕ ｎｕ Ｇｅｅｉ Ａｇｒ ｈ ｃ ｔ
Ｗ ｕ Ｔ ａ Ｗ ａｎ ｕｎ ｏ ｇＸ
（ ｉ ９ ，Ｎｏ １ ０ ｏ ｐ ｆＰ Ｕｎｔ ３ ．９ ４ ４ Ｔｒ ｏ ｓｏ ＬＡ，Ｑｉｈ ａ ｇ ａ ０ ６ ０ ） ｎ ｕ ｎ ｄ ｏ ６ ０ １
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３ 干扰 资 源 优 化 分 配 模 型
干 扰资 源分 配是 把 空 中 的威 胁 目标 分 配 到某
个 干扰 单元 的某 个 目标 通 道 。 由决 策变 量 及各 影 响 因素来 决 定 资 源 分 配优 化 目标 函数 及 各项 约束
盲 、 眩等 干扰 ， 致 减少 对 己方 的威 胁 。
２ ）目标最 近 ， 最先 干扰
对 于距 离 我 防区最 近 目标 ， 要优 先干 扰 。
３ 点 目标 ， ）重 优先 干扰
对 于上 级 指定 的 重 点 目标 或 者 威 胁 程 度 大 的
目标要 优先 进 行干 扰 。
４ ）整 体最 优分 配 第一 ， 系统干扰效能最 大 ； 二 ， 目标 的总威胁 第 对 最大 ； ， 第三 干扰 目标数最多 ； 四， 第 己方受损最小 。
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基于改进量子遗传算法的图像边缘检测研究
边 缘 是 图像 最 基 本 的 特 征之 一 ， 缘 包 含 了一 边
副图像的大部分信息 ， 通过边缘信息就可以勾 画出
物体 的几何轮廓特征 ， 传递多种信息 ， 描述物体景象 的重 要 特征 ， 为人 们描 述 或识别 目标 、 释 图像 提供 解 有价值的、 重要的特征参数 。这些信息对人们进行 高层 次 的处 理 （ 图像滤 波、 征描述 、 如 特 模式 识别 等） 有着重要 的影响… 。因此 ， 图像边缘 检测在 图 像处理中显得尤为重要 和关键 。 近年来很多智能算法逐渐应用到图像处理的各
ｇ ｎ ｔｃ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ｅ ｅ ｉ ｌ ｏ ｉｈ
Ｚ ＨＡＮ Ｓ・ ｅ ， ＯＮＧ Ｊ ａ Ｇ ｉｗ ｉＸＩ ｕ ｎ
（ ｕｎ ｕｉ ｏ ｅｅＺ ｕ ａｉｎ４ ３０ ，ｈｎ ） Ｈ ａｇＨ ａ Ｃ ｌ ｇ ，ｈ ｍ ｄａ ６ ０ ０ Ｃ ｉａ ｌ
Ａ ｓ ａ ｔＡｍｉｇａ ｔｅＱ ａｔｍ Ｇ ｎｔ ｌ ｒｈ Ｓｓｏｔｏ ｉｇ ｅｔ ｇｔ ｄ ｅｄｔｃ ｏ ｎａ ａｅ ａ ｍ ｂｔ ｃ： ｉ ｎ ｔｈ ｕ ｎ ｅｅｉ Ａ ｇｉ ｍ ｈｒ ｍｎ ｓ ｎｔ ｒｅ ｅｇ ｅ ｔ ｎｉ ｎｉ ｇ ，ｎｉ — ｒ ｕ ｃ ｏｔ ｃ ｉ ｈ ａ ｅｉ ｍ
数 值 区间 。后 来 中国学 者 提 出 了对 Ｑ Ａ算 法 的改 Ｇ 进 思想 ， 尺 度 混 沌 优 化 方 法 （ ｔｉ ｃｌ ｃａｓ 变 ｍｕ ｔｅｓａ ｈｏ ａｖ ｅ ｏｔ ｚｔｎ ＭＳ Ｏ） 全 局 范 围利 用 混 沌 运 动 的 遍 ｐｉ ａｉ ， Ｃ 在 ｍｉ ｏ 历 性进 行优化 ， 同时在局 部搜 索 中 ， 过结合 梯度 思 通 想， 在量 子更 新 的模 糊控 制方 法上 进行 改进 ， 但是 面 临尺度 变换 选择 和混 沌 状 态 参 数设 置 的缺 点 ， 算 计 时间将 程 维 数 级 增 加 。混 合 量 子 遗 传 算 法 （ ｙｒ ｈｂｉ ｄ ｑａｔｍ ｇｎｔ ｌ ｒｈ Ｈ Ｇ 在 传 统 量 子 遗 传 ｕｎｕ ｅｅｃａ ｏｉ ｍ， Ｑ Ａ） ｉ ｇ ｔ 算 法基 础上 引入 一 个 免疫 算 子 进 行局 部 搜 索 ， 过 通 该 算子 的局 部搜 索 操作 实 现 量 子 内次序 的再 优 化 ， 但 是在 同一 代量 子 种群 中 ， 每个 染 色 体无 法 获得 一 个 专 门为 自己的进化 服务 的量子 变异 概率 。 本 文算 法 的核心是 采用 动态 更新 量子旋 转 角大 小 、 向 ， 算法 运行 初期 ， 方 在 搜索 的范 围较 大 ， 而提 从 高 了算 法 的收敛 速度 ， 而在 算法 运行末 期 ， 搜索 的范 围较小 ， 而实 现 了精 确 搜 索 ， 利 于 寻得 最 优 解 ； 从 有 对量子 遗传 采用 比特 编码 ， 分 利 用 种 群 中 的尽 可 充
基于量子遗传算法的大规模配电网实时重构研究
（ 东电网公 司茂名供 电局 ，广 东 茂名 ５５ ０ ） 广 ２ ００
摘 要 ：针 对 大规 模 配 电 网 的 实 时重 构很 难在 很 短 时 间 内找 到 最 优 解 的 问 题 ，在 分 析 传 统 的 解 决 方 法 存 在 计 算 时 间长 、结 果精 度 不足 等基 础 上 ，提 出采 用 量 子遗 传 算 法 （ｕ ｎｕ ｅ ｅｉ ａｇ ｒ ｈ ｑａ ｔｍ ｇ ｎ ｔ ｌｏｉ ｍ，ＯＧ 来 解 决 配 电 网 的 实 时 ｃ ｔ Ａ）
第２卷 第 １ ＿ Ｉ 期
２１ 年 １ １ 月
广 东 电 力
ＧＵＡＮＧＤ ＯＮＧ ＬＥ ＲＩ ｐ Ｅ ＣＴ Ｃ ０Ｗ ＥＲ
Ｖｏ１ ２ ． ４ ＮＯ．１
Ｊ ｎ． ０１ ａ ２ １
基 于量 子 遗传 算 法 的大 规 模 配 电 网实 时重构 研 究
曾建 鑫 ，朱 子坤
Ｄｉ ｔ ｉ ｕ ｉ ｎ Ｎｅ ｗｏ ｋｓ ｓ ｒ ｂ ｔｏ ｔ ｒ
ＺＥＮＧ ｉ ｎ ｘ ｎ，ＺＨＵ — ｕ Ｊａ ． ｉ Ｚｉｋ ｎ
（ ａ ｍｉ ｇ Ｐ ｗｅ ｕ ｐ ｙ Ｂ ｒ ａ ｆＧｕ ｎ ｄ ｎ ｏ ｒＧｒｄ Ｃｏ ｐ ｒ ｔ ｎ，Ｍ ａ ｍｉ ｇ．Ｇｕ ｎ ｄ ｎ ２ ０ ０，Ｃｈ ｎ ） Ｍ ｏ ｎ ｏ ｒ Ｓ ｐ ｌ ｕ ｅ ｕ ｏ ａ ｇ ｏ ｇ Ｐ ｗｅ ｉ ｒ ｏ ａ ｉ ｏ ｏ ｎ ａ ｇ ｏ ｇ５ ５ ０ ｉａ
中图分类号 ：Ｔ ２ ． Ｍ７ ７ ２
文献标志码 ：Ａ
文章编号 ：１０ —９ Ｘ（０ ）１０ ２ —４ ０ ７２ ０ ２ １ （ ．０ ８０ １）
Ｓ ｕ ｙｏ Ａ ｂ ｓｄ Ｒｅ ｌ ｉ ｅ ０ ｆ ｕ ａ ｉｎ ｏ ｒ ｅｓａｅ ｔｄ ｎ ＱＧ － ａｅ ａ— ｍｅＲ ｃ ｎ ｉ ｒ ｔ ｆ ｔ ｇ ０ Ｌａ ｇ － ｌ ｃ
摘 要 ：针 对 大规 模 配 电 网 的 实 时重 构很 难在 很 短 时 间 内找 到 最 优 解 的 问 题 ，在 分 析 传 统 的 解 决 方 法 存 在 计 算 时 间长 、结 果精 度 不足 等基 础 上 ，提 出采 用 量 子遗 传 算 法 （ｕ ｎｕ ｅ ｅｉ ａｇ ｒ ｈ ｑａ ｔｍ ｇ ｎ ｔ ｌｏｉ ｍ，ＯＧ 来 解 决 配 电 网 的 实 时 ｃ ｔ Ａ）
第２卷 第 １ ＿ Ｉ 期
２１ 年 １ １ 月
广 东 电 力
ＧＵＡＮＧＤ ＯＮＧ ＬＥ ＲＩ ｐ Ｅ ＣＴ Ｃ ０Ｗ ＥＲ
Ｖｏ１ ２ ． ４ ＮＯ．１
Ｊ ｎ． ０１ ａ ２ １
基 于量 子 遗传 算 法 的大 规 模 配 电 网实 时重构 研 究
曾建 鑫 ，朱 子坤
Ｄｉ ｔ ｉ ｕ ｉ ｎ Ｎｅ ｗｏ ｋｓ ｓ ｒ ｂ ｔｏ ｔ ｒ
ＺＥＮＧ ｉ ｎ ｘ ｎ，ＺＨＵ — ｕ Ｊａ ． ｉ Ｚｉｋ ｎ
（ ａ ｍｉ ｇ Ｐ ｗｅ ｕ ｐ ｙ Ｂ ｒ ａ ｆＧｕ ｎ ｄ ｎ ｏ ｒＧｒｄ Ｃｏ ｐ ｒ ｔ ｎ，Ｍ ａ ｍｉ ｇ．Ｇｕ ｎ ｄ ｎ ２ ０ ０，Ｃｈ ｎ ） Ｍ ｏ ｎ ｏ ｒ Ｓ ｐ ｌ ｕ ｅ ｕ ｏ ａ ｇ ｏ ｇ Ｐ ｗｅ ｉ ｒ ｏ ａ ｉ ｏ ｏ ｎ ａ ｇ ｏ ｇ５ ５ ０ ｉａ
中图分类号 ：Ｔ ２ ． Ｍ７ ７ ２
文献标志码 ：Ａ
文章编号 ：１０ —９ Ｘ（０ ）１０ ２ —４ ０ ７２ ０ ２ １ （ ．０ ８０ １）
Ｓ ｕ ｙｏ Ａ ｂ ｓｄ Ｒｅ ｌ ｉ ｅ ０ ｆ ｕ ａ ｉｎ ｏ ｒ ｅｓａｅ ｔｄ ｎ ＱＧ － ａｅ ａ— ｍｅＲ ｃ ｎ ｉ ｒ ｔ ｆ ｔ ｇ ０ Ｌａ ｇ － ｌ ｃ
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多峰函数优化研究
Ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ．ｉ Ｉ ． ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ９ － ０ １ ３ ４ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ３ （Ｉ － ） ． ２ ７
０ 引言
现 实 生 活 中遇 到 的 很 多工 程 设 计 、组 合 优 化
的更 新操 作 【 ３ 】 ，从 而对 目标进 行优 化 。
务１
Ｉ Ｉ ５ 出
基 于量子遗传算 法的多峰 函数优化研究
Ｒｅｓ ｅａｒ ｃｈ ｏｎ ｍ ｕｌ ｔ ｉ ｍ ｏｄａｌ ｆ ｕｎｃｔ ｉ ｏｎ ｏｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｑｕａｎｔ ｕｍ ｇｅｎｅｔ ｉ ｃ ａｌ ｇｏｒ ｉ ｔ ｈｍ
量 子 比特编码 可 以将 多个态 的叠加 用一 个染 色
原 理 的遗 传 算 法 ，它 将 量 子 计 算 和 遗 传 算 法 相 结 合 ，在 遗 传 编 码 中 引入 量 子 的 态 矢 量 表 达 ， 信 息
体 表示 ，从 而增 加 了染色 体 的 多样 性 ；当 ｌ ａ ０ Ｉ 或Ｉ ｂＩ １ 时 ，染 色 体 收 敛到 单 一 状 态 ，从 而 获 得 最优解 ，因此量子遗传 算法又具有较好 的收敛性 。
最优 。
１ 量子遗传算法
１ ． １ 量子 比特编 码
在量 子 计 算机 中 ，采 用量 子 比 特表 示 信 息 的 载体 。与经 典 位不 同，量 子 比特 既 可 以表 示 “ １ ” 态和 “ ０ ”态 ，也 可 以表 示它 们 的任 意 叠加 ，如式
（ １ ）所示 ：
第 一 个 量 子 算 法 — — 求 解 大 数 质 因子 分 解 是 １ ９ ９ ４ 年Ｓ ｈ ｏ ｒ 提出的ｎ 】 ，１ ９ ９ ６ 年Ｇ ｒ ｏ ｖ ｅ ｒ 又提 出随机 数 据库 搜 索 的量子 算 法 ，它 们打 开 了量 子算 法研 究
０ 引言
现 实 生 活 中遇 到 的 很 多工 程 设 计 、组 合 优 化
的更 新操 作 【 ３ 】 ，从 而对 目标进 行优 化 。
务１
Ｉ Ｉ ５ 出
基 于量子遗传算 法的多峰 函数优化研究
Ｒｅｓ ｅａｒ ｃｈ ｏｎ ｍ ｕｌ ｔ ｉ ｍ ｏｄａｌ ｆ ｕｎｃｔ ｉ ｏｎ ｏｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｑｕａｎｔ ｕｍ ｇｅｎｅｔ ｉ ｃ ａｌ ｇｏｒ ｉ ｔ ｈｍ
量 子 比特编码 可 以将 多个态 的叠加 用一 个染 色
原 理 的遗 传 算 法 ，它 将 量 子 计 算 和 遗 传 算 法 相 结 合 ，在 遗 传 编 码 中 引入 量 子 的 态 矢 量 表 达 ， 信 息
体 表示 ，从 而增 加 了染色 体 的 多样 性 ；当 ｌ ａ ０ Ｉ 或Ｉ ｂＩ １ 时 ，染 色 体 收 敛到 单 一 状 态 ，从 而 获 得 最优解 ，因此量子遗传 算法又具有较好 的收敛性 。
最优 。
１ 量子遗传算法
１ ． １ 量子 比特编 码
在量 子 计 算机 中 ，采 用量 子 比 特表 示 信 息 的 载体 。与经 典 位不 同，量 子 比特 既 可 以表 示 “ １ ” 态和 “ ０ ”态 ，也 可 以表 示它 们 的任 意 叠加 ，如式
（ １ ）所示 ：
第 一 个 量 子 算 法 — — 求 解 大 数 质 因子 分 解 是 １ ９ ９ ４ 年Ｓ ｈ ｏ ｒ 提出的ｎ 】 ，１ ９ ９ ６ 年Ｇ ｒ ｏ ｖ ｅ ｒ 又提 出随机 数 据库 搜 索 的量子 算 法 ，它 们打 开 了量 子算 法研 究
基于量子遗传算法的蚁群多目标优化研究
ＡＢ ＳＴ ＲＡＣＴ： Ａｎ ｔ ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｎ ｏ ｔ ｅ ｘ ｐ ｅ ￣ｉ ｎ ｓ ｏ ｌ ｖ ｉ ｎ ｇ ｓ ｏ ｍｅ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｍｕ ｌ ｔ ｉ —ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ，ａ ｎ ｄ ｔ ｅ ｎ ｄ ｓ ｔ ｏ
第３ ０ 卷 第 ４ 期
文章编号 ： １ ０ ０ ６— ９ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４— ０ ３ ２ ２— ０ ４ 计算来自机仿真
２ ０ １ ３ 年４ 月
基 于量 子 遗 传 算 法 的 蚁群 多 目标 优 化 研 究
张 澎 ， 王鲁 达 ， 胡 丹
（ １ ．湘南学院计 算机系 ， 湖南 郴州 ４ ２ ３ ０ ０ ０ ； ２ ．湖南大学计算机与通信学院 ， 湖南 长沙 ４ １ ０ ０ ８ ２ ） 摘要 ： 针对蚁群算法解决一些复杂多维问题的能力不强 ， 容易陷入局部 最优 ， 造成算 法早熟 的情 况。为解决上述 问题 ， 提 出
Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ — — ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｋｎ ａ ｐ ｓ ａ ｃ ｋ Ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ
ＺＨＡＮＧ Ｐ ｅ ｎ ｇ， Ｗ ＡＮＧ Ｌ ｕ —ｄ ａ， ＨＵ Ｄａ ｎ
（ １ ．Ｄ ｅ ｐ ． ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ， Ｘ ｉ ａ ｎ ｇ ｎ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｈ ｕ ｎ ａ ｎ ４ ２ ３ ０ ０ ０， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ．Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｍ ｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｈｕ ｎ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ Ｈ ｕ ｎ ａ ｎ ４ １ ０ ０ ８ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｕ ｎ ａ ）
第３ ０ 卷 第 ４ 期
文章编号 ： １ ０ ０ ６— ９ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ４— ０ ３ ２ ２— ０ ４ 计算来自机仿真
２ ０ １ ３ 年４ 月
基 于量 子 遗 传 算 法 的 蚁群 多 目标 优 化 研 究
张 澎 ， 王鲁 达 ， 胡 丹
（ １ ．湘南学院计 算机系 ， 湖南 郴州 ４ ２ ３ ０ ０ ０ ； ２ ．湖南大学计算机与通信学院 ， 湖南 长沙 ４ １ ０ ０ ８ ２ ） 摘要 ： 针对蚁群算法解决一些复杂多维问题的能力不强 ， 容易陷入局部 最优 ， 造成算 法早熟 的情 况。为解决上述 问题 ， 提 出
Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ — — ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｋｎ ａ ｐ ｓ ａ ｃ ｋ Ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ
ＺＨＡＮＧ Ｐ ｅ ｎ ｇ， Ｗ ＡＮＧ Ｌ ｕ —ｄ ａ， ＨＵ Ｄａ ｎ
（ １ ．Ｄ ｅ ｐ ． ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ， Ｘ ｉ ａ ｎ ｇ ｎ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｈ ｕ ｎ ａ ｎ ４ ２ ３ ０ ０ ０， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ．Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｍ ｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｈｕ ｎ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｓ ｈ ａ Ｈ ｕ ｎ ａ ｎ ４ １ ０ ０ ８ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｕ ｎ ａ ）
基于量子遗传算法的染缸排产问题研究
工 Ｐ种类 型的产 品。每种染缸的容量 不尽相 同，对不同类 型 产品染色 所耗 时间、成本也不一样 ，并且不同类型染缸在不
同类型产品之 间切换 的成本 系数也不一样 。企业在一段时间
内接 到的订单有 Ｏ个 ，每个订单可以要求加工 多种产 品，并 且要 求的交货期不一样 。考虑到客户重要程度约束 ，每个订 单具有不 同的超期惩罚权重 。综合 以上条件 ，安排各 产品在 染缸 上的加工次序和加 工量 ，在尽可能满足订单要求的前提 下，使企 业的总生产成 本最小 ，该 生产成本包括加工成本、
法，用于 问题预处理 ，并采用量子遗传算法加 以求解 。仿真实验结果表 明 ， 方法对于 求解染 缸排产问题简单有效 ， 该 且采 用量子遗传算法
的求解结果优于传统遗传算法 ，能 够有 效减少企业生产成本 。
关翻 ：量子遗传算法 ；染缸排产 ；拆 单 ；并单 ；批处理
Ｓ ｕ ｙ０ ｅＶａ ｃ ｅ ｕ ｉ ｏ ｌｍ ｔ ｄ ｎ Ｄｙ ｔＳ ｈ ｄ ｌ ｎｇＰｒ ｂ ｅ
ｏｄｒ． ｕ ｎｕ Ｇ ｎ ｔ ｇ ｒｈ ＧＡ）ｓ ｓｄｔ ｏｖ ｙ ａ ｃｅ ｕｉｇｐｏ ｌｍ． ｉ ｌｔ ｎｒｓｌ ｈ ｗ ｔｅｍｅ ｏ ｍｐｅａ ｄｅ ｃｅ ｔｏ ｒｅｓ Ｑ ａ ｔｍ ｅ ｅｉ Ａｌｏｉ ｍ（ ｃ ｔ ｉ ｕｅ ｓｌｅｄ ｅｖｔ ｈ ｄ ｌ ｒｂｅ Ｓｍｕａ ｏ ｕｔ ｓｏ ｔ ｄｉｓ ｌ ｎ ｆ ｉｎ ｏ ｓ ｎ ｉ ｅ ｓ ｈ ｈ ｓａ ｉ ｔ
缸 ｖ在第 ｋ 时间段 内生产产品 Ｐ 的量 ；ｃｎｃｓ 表示染 ， 个 ｆ ｏｓｏｔ 。 缸 ｖ处理产品 Ｐ 时的常数成本 ；ｕ ｉｏｔ 表示染缸 ｖ处理 ， ｎｔ ｓ ｃ ｖ ，
单位产 品 Ｐ 时 的加工成本 ；ｇｏｓ 表示染缸 ｖ处理产品 Ｐ ｒｓ ， 的总量 ； ｓ ｉ ｃｓ ｗｔ ｏｔ ｈ …～ 表示染缸 ｖ 处理产 品 Ｐ 和 Ｐ 的切换 ， ’
基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究
（ 西南 交通大学 信息科学与技术学院 ， 四川 成都 ６０ ３ ） １０ １ 摘 要 ：对于无 线传感器 网络（ Ｎ ） ＷＳ ｓ 中的两大关键性 问题路 由搜 寻和能量优化 ， 引入量子遗传 算法进行
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
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。
一种改进的量子遗传算法研究
关键 词 ： 子遗传 算 法 ； ａｌ变异 ；量子 旋转 门 量 Ｐｕｉ
中图分类 号 ： Ｐ ８ Ｔ １ 文 献标志 码 ：Ａ
Ａｎ Ｉ ｒ ｖ ｄ Ｑｕ ｎ ｕ Ｇｅ ｅｉ Ａ ｇ ｒｔｍ ｍｐ ｏ ｅ ａ ｔｍ ｎ ｔ ｌｏ ｉ ｃ ｈ
Ｗ ＡＮ Ｚ ｕ ｏ ｇ Ｇ ｈ ｒｎ ，ＹＡＮＧ Ｂ ，Ｌ３Ｘｉｇ ｈ ｏ，ＣＵ ｗ ｏ Ｉ ｎ ｃ ａ ＩＤｕ ｕ
ｄ ｎ ｍ ｃａｊｓ ｎ ｎ ｃ ｃ ｆ ｕ ｎ ｍ ｒ ａｉ ｎ ｌ， ｈ ｒｂ ｋｎ ｐ ｒｔ ａ ｚ ｅｃｍ ｉａ ｙ ａ ｉ ｄｕｔ ｔ ｄｔ ｔ ｓｏ ａ ｔ ｏ ｔ ｎａｇｅ ｗ ｅｅｙｍａｉｇｏ ｅａ ｒ ｅｌ ｅｔ ｏ ｂｎ — ｍｅ ａ ａ ｉ ｑ ｕ ｔ ｏ ｏｒ ｉ ｈ
ｃ ｌ ｕ ａｉｎ ｓ ｌ ｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ｎ ｅ ｋ ｎ ｏ ｆ ｃｅ ｃ ｎ ｏ ｃ ｎ ｉ ｅ ａｉ ｎ ａｃ ｌｔ ｏｕ ｉ ｃ ｕ ａ ｙ ａ ｄ ｓ ｅ ｉ ｇ ｆｒ ｅｆ ｉｎ ｙ ｉ ｔ ｏ ｓｄ ｒ ｔ ．Ａ ｓ ｔ ｉ ａ ｅ ｉｃ ｓｅ ｈ ｏ ｏ ｉ ｏ ｌｏ， ｈ ｓ ｐ ｐ ｒｄ ｓ ｕ ｓ ｓｔ ｅ
ｗ ｔ ｎａｒｔ ｎｌ ａｃｌｔ ｎｃｓ ｎｔｅｅ ｄ Ｉ Ｇ ｓｄｔ ｔｓ ｓｖｒ ｅ ｃ ｄｓ ｎ ａｄｂ ｓ ｎ— ｉ ｉ ｉ ａ ｃ ｕａ ｏ ｏｔ ｎ ， Ｑ Ａ ｉ ｕｅ ｔ ｅｅａ ｓｌ ｔ ｔ ｄ ｒ ａｅｆ ｃ ｈ ａ ｏ ｌ ｉ ．Ｉ ｈ ｓ ｏｅ ｌ ｅｅ ａ ｕ ｔ ｎ ．Ｔｔｅｂ ｓ ａｅａｅｖｌｅａ ｄｃｎ ｉ ｓ ｈ ｔ ｕ ｓｎ ｉａ ｔ Ｑ Ａ ｃ ｎｏ ｔ ｎ ｈ ｅｔ ｏ ｉ ， ｈ ｅｔ ｖ ｒｇ ａ ｎ ｏ — ｏ ｅｅ ｅ ｉ ｅｈ ａ ｕｏ ｕ
１５ ４
一
中图分类 号 ： Ｐ ８ Ｔ １ 文 献标志 码 ：Ａ
Ａｎ Ｉ ｒ ｖ ｄ Ｑｕ ｎ ｕ Ｇｅ ｅｉ Ａ ｇ ｒｔｍ ｍｐ ｏ ｅ ａ ｔｍ ｎ ｔ ｌｏ ｉ ｃ ｈ
Ｗ ＡＮ Ｚ ｕ ｏ ｇ Ｇ ｈ ｒｎ ，ＹＡＮＧ Ｂ ，Ｌ３Ｘｉｇ ｈ ｏ，ＣＵ ｗ ｏ Ｉ ｎ ｃ ａ ＩＤｕ ｕ
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ｗ ｔ ｎａｒｔ ｎｌ ａｃｌｔ ｎｃｓ ｎｔｅｅ ｄ Ｉ Ｇ ｓｄｔ ｔｓ ｓｖｒ ｅ ｃ ｄｓ ｎ ａｄｂ ｓ ｎ— ｉ ｉ ｉ ａ ｃ ｕａ ｏ ｏｔ ｎ ， Ｑ Ａ ｉ ｕｅ ｔ ｅｅａ ｓｌ ｔ ｔ ｄ ｒ ａｅｆ ｃ ｈ ａ ｏ ｌ ｉ ．Ｉ ｈ ｓ ｏｅ ｌ ｅｅ ａ ｕ ｔ ｎ ．Ｔｔｅｂ ｓ ａｅａｅｖｌｅａ ｄｃｎ ｉ ｓ ｈ ｔ ｕ ｓｎ ｉａ ｔ Ｑ Ａ ｃ ｎｏ ｔ ｎ ｈ ｅｔ ｏ ｉ ， ｈ ｅｔ ｖ ｒｇ ａ ｎ ｏ — ｏ ｅｅ ｅ ｉ ｅｈ ａ ｕｏ ｕ
１５ ４
一
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。
基于量子遗传算法的TDOA定位技术研究
最优值 ， 但是这种方法 由于引入 了测量参数 的平方
项， 当测 量误 差较 大 时 ， 噪声 的二次 项 不可 忽视 ； 文
５ 采用遗传算法解极大似然函数 ， 通过合理设 各类混合定 位法。其 中， Ｄ Ａ定 位法通过 电波 献［］ Ｔ Ｏ 能 从移动台（ ） Ｍｓ 传播到多个基站 （ Ｓ 的传播时间差 置种群 规模 以及 变异 率 ， 找到 逼 近全 局最 优点 的 Ｂ）
总第 ２ ９ ０ 期
舰 船 电 子 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 程
Ｓ ｉ ｅ ｔｏ ｉ Ｅｎ ｉｅ ｒ ｇ ｈｐ Ｅｌｃｒ ｎｃ ｇｎ ｅｉ ｎ
ｖＯ． １Ｎｏ １ １３ ． １
６ ５
２ １ 年第 １ 期 ０１ １
基 于量 子 遗 传 算 法 的 Ｔ ＯＡ定 位 技 术研 究 Ｄ
王 迅 吴 涛
０ ６０ ） ６ ０ １ （ １Ｏ ９４ ４部队 ９ 分 队 ３ 秦 皇岛
Ｔ ２ Ｎ９ ９ 中图分类号
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｈｅ Ｔｅ ｈｎ ｌ ｇ ｆＴＤＯＡ ｃ ｔｏ ｓ ａ ｃ ｎ ｔ ｃ ｏｏ ｙｏ Ｌｏ ａ ｉ ｎ
Ｂ ｓｄｏ ｕ ｎｕ Ｇ ｎ ｔ ｌｏｉ ｍ ａ ｅ ｎＱ ａ ｔｍ ｅ ｅｉ Ａ ｇ ｒ ｈ ｃ ｔ
Ｗ ａ ｇ Ｘｕ Ｗ ｕ Ｔａ ｎ ｎ ｏ
来 确定 移动 台 的位置 ， 该方 法 由于对 设备 改 动少 并 且 不需 要移 动 台基站 间进 行严 格 的 同步 ， 因而是 一 种 理想 的定 位方 法 。
解相对于其它算法精 度高， 由于计算量大 ， 时 但 实
实现很 困难 。
本文提出一种结合 Ｃ ａ 算法和量子遗传算法 ｈｎ 的Ｔ Ｏ Ｄ Ａ定位算法 ， 该算法首先根据移动 台所在 的服务区扇 区来确定移动台坐标范 围， 然后采用似
量子克隆遗传算法的多用户检测技术研究
其 中 ， Ｐ 是每 个 用 户 的 传 递 的码 元数 量 ；
（） １
的基础上 ，引入量子全干扰 交叉 ，在整个种群 内进行信 息传
递 ，避免 陷入局部极值 点，加速算法 收敛 ，同时使用 自适应 ．
量 子 旋 转 角 更 新 策 略 ，加 速 最 优 解 的搜 索 ；为 避 免 早熟 和 进 化 停 滞 ， 采 用 量 子 灾 变 策 略 ，使 用 个 体 全 干 扰 交 叉 ，使 种 群 从各 个 不 同方 向搜 索 目标 解 ， 从 而提 高 了种 群 的 多 样 性 。 １ Ｎ Ｃ Ａ算 法基 础 ．ＱＧ
【 摘 要 】针对现有 的量子克隆遗传算法存在算 法效率低、收敛速度较慢 、易于陷入局部值等缺陷。文章通过 引入 量子交
叉，加快算法收敛速度 ，使 用 自适应量子旋转门更新策略 ，加快最优 解的搜 索；采 用量子 灾变策略 ，避免早 熟和进化停滞。由 此给 出了一种改进 的量子克隆遗传算法（ ＮＱＣ Ａ 。仿真结果表 明：所提算法 的多用户检 测器的误码率 、收敛速度、抗 多址干扰 Ｇ ） 能 力和 抗 远 近 效应 能 力均 优 于基 于 量 子 克 隆遗 传 算 法 和 一 些 经 典 遗传 算 法 的 多 用 户检 测 器。
２ １ 年 第 １期 ０１ （ 第 １ ７期 ） 总 ３
大 众 科 技
ＤＡ Ｚ ＨｏＮＧ ＫＥ Ｊ
ＮＯ １ ２ １ ．。 ０ １
（ ｍｕａｉ ｌ ｏ１ ７ Ｃｕ ｌ ｖ ｙＮ ．３ ） ｔｅ
量子克 隆遗传算法 的多用 户检 测技术研 究
张 利 华 彭海 燕 余 淑 媛
（ 东 交通 大 学 电子 与 电 气工 程 学 院 ，江 西 南 昌 ３０ １） 华 ３０ ３
接 收 信 号 分 别 通 过 Ｋ个 匹配 滤 波 器 进 行 相干 处理 ，获 得 对 应
（） １
的基础上 ，引入量子全干扰 交叉 ，在整个种群 内进行信 息传
递 ，避免 陷入局部极值 点，加速算法 收敛 ，同时使用 自适应 ．
量 子 旋 转 角 更 新 策 略 ，加 速 最 优 解 的搜 索 ；为 避 免 早熟 和 进 化 停 滞 ， 采 用 量 子 灾 变 策 略 ，使 用 个 体 全 干 扰 交 叉 ，使 种 群 从各 个 不 同方 向搜 索 目标 解 ， 从 而提 高 了种 群 的 多 样 性 。 １ Ｎ Ｃ Ａ算 法基 础 ．ＱＧ
【 摘 要 】针对现有 的量子克隆遗传算法存在算 法效率低、收敛速度较慢 、易于陷入局部值等缺陷。文章通过 引入 量子交
叉，加快算法收敛速度 ，使 用 自适应量子旋转门更新策略 ，加快最优 解的搜 索；采 用量子 灾变策略 ，避免早 熟和进化停滞。由 此给 出了一种改进 的量子克隆遗传算法（ ＮＱＣ Ａ 。仿真结果表 明：所提算法 的多用户检 测器的误码率 、收敛速度、抗 多址干扰 Ｇ ） 能 力和 抗 远 近 效应 能 力均 优 于基 于 量 子 克 隆遗 传 算 法 和 一 些 经 典 遗传 算 法 的 多 用 户检 测 器。
２ １ 年 第 １期 ０１ （ 第 １ ７期 ） 总 ３
大 众 科 技
ＤＡ Ｚ ＨｏＮＧ ＫＥ Ｊ
ＮＯ １ ２ １ ．。 ０ １
（ ｍｕａｉ ｌ ｏ１ ７ Ｃｕ ｌ ｖ ｙＮ ．３ ） ｔｅ
量子克 隆遗传算法 的多用 户检 测技术研 究
张 利 华 彭海 燕 余 淑 媛
（ 东 交通 大 学 电子 与 电 气工 程 学 院 ，江 西 南 昌 ３０ １） 华 ３０ ３
接 收 信 号 分 别 通 过 Ｋ个 匹配 滤 波 器 进 行 相干 处理 ，获 得 对 应
基于量子遗传算法的非测距节点定位算法研究
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＩ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，肋 ｎ ｇ ｘ ｉ Ｕ ｎ ｗ ｅ ｎ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆＳ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｇ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ ３ ４ １ ０ ０ ０， Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
第３ ０卷 第 ２期
２ ０ １ ３年 ２月
计 算机 应 用与软件
Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｎ ｄ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗ ａ ｒ ｅ
Ｖ０ １ ． ３ ０ Ｎｏ ． ２
Ｆ ｅ ｂ ．２ ０１ ３
基 于 量 子ＮＧＥ． Ｆ ＲＥＥ ＮｏＤＥ ＬｏＣＡＬ Ｉ Ｓ ＡＴＩ ｏＮ ＡＬＧｏＲＩ ＴＨＭ ＢＡＳ ＥＤ ＯＮ
ＱＵ ＡＮ Ｔ ＵＭ ＧＥ Ｎ Ｅ Ｔ Ｉ Ｃ ＡＬ ＧＯＲ Ｉ Ｔ ＨＭ
Ｆ ａ ｎ ｇ Ｗａ ｎ ｇ ｓ ｈ ｅ ｎ ｇ Ｚ ｅ ｎ ｇ Ｊ ｉ ｎ ｇ
ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｉ ｎ ｐ ｅ ｆ ｒ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｃ ａ ｎ ｇ ｅ ｔ ｇ ｌ ｏ ｂ ａ ｌ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍａ ｌ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ，ａ ｎ ｄ ｍａ ｋ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｏ ｂ ｖ ｉ ｏ ｕ ｓ ｄ ｅ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｉ ｎ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｏ ｆ ＤＶ— Ｈｏ ｐ．
ｏ ｎ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ（ Ｑ Ｇ Ａ）ａ ｉ ｍ ｉ ｎ ｇ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ Ｄ Ｖ — Ｈ ｏ ｐ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ． Ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｅ ｄ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｂ ｅ ｔ ｗ ｅ ｅ ｎ ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ａ ｎ ｃ ｈ ｏ ｒ
第３ ０卷 第 ２期
２ ０ １ ３年 ２月
计 算机 应 用与软件
Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｎ ｄ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗ ａ ｒ ｅ
Ｖ０ １ ． ３ ０ Ｎｏ ． ２
Ｆ ｅ ｂ ．２ ０１ ３
基 于 量 子ＮＧＥ． Ｆ ＲＥＥ ＮｏＤＥ ＬｏＣＡＬ Ｉ Ｓ ＡＴＩ ｏＮ ＡＬＧｏＲＩ ＴＨＭ ＢＡＳ ＥＤ ＯＮ
ＱＵ ＡＮ Ｔ ＵＭ ＧＥ Ｎ Ｅ Ｔ Ｉ Ｃ ＡＬ ＧＯＲ Ｉ Ｔ ＨＭ
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基于量子遗传算法的文本特征选择方法研究
征组成资讯
１０ ２０ ，４ ２ ） ４ ０ ８ ４ （５
Ｃ ｒ ｕｅ ｎ ｉ ｅｉｇａ ｄＡ ｐｉ ｔ ｎ 计算机 工程 与应用 ｏ ｐ ｔ Ｅ ｇｎ ｒ ｎ ｐ ｌ ａｉ ｓ ｎ ｒ ｅ ｎ ｃ ｏ
基于量子遗传算 法的文本特征选择 方法研究
摘 要： 特征选择方 法是 文本 自动 分类 中的一项关键 技术 ， 出了一种基 于量子遗 传算法的文本特征选择新方 法， 方法用量子 提 该 比特 对 文 本 向 量进 行 编 码 ， 量 子 旋 转 门和 量 子 非 门对 染 色体 进 行 更新 ， 时 ， 对 信 息过 滤 的特 点 ， 适 应 度 函数 进 行 了改 进 ， 用 同 针 对 充分 考虑 了特征权值 、 文本相似度和 向量 维数等。 实验证 明 ， 该方法可 以极 大地 降低文本的维数 ， 高分类的准确率。 提 关键词 ： 文本分类； 特征选择 ； 量子遗传算 法 ＤＯ ：Ｏ ７ ８ ．ｓ ． ０ ～ ３ １ ０ ８２ ． ２ 文搴编号：０ ２ ８ ３ （０ ８ ２ ～ １０ ０ 文献标识码 ： 中网分类号 ：Ｐ ０ Ｉ 】 ． ７ ／ｉ ｎ１ ２ ８ ３ ． ０ ． ０ ３ ／ｓ ０ ２ ５４ １０ ～ ３ １２ ０ ）５ ０ ４ ～ ３ Ａ Ｔ ３１
Ｅ～ ａｌ １ ６ｚ ＠ ｓｎａｃ ｍ ｍ ｉ： ９８ ｘ ｉ ．ｏ
ＱＩ ｅ Ｌ Ｕ Ｐ ｉｙ ． ｅｅ ｒ ｈ ｏ ｅ ｔｆａｕ ｅ ｓｌ ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ ｂ ｓｄ ｏ ｕ ｎｕ Ｇ ｎ ｔ ｌｏ ｉ ｍ． ｏ ｕ ｅ ｎ ｉ ｅ ｒ Ｕ Ｙ ， Ｉ ｅ— ｕＲ ｓ ａ ｃ ｆｔｘ ｅ ｔ ｒ ｅｅ ｉ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ｑ ａ ｔｍ ｅ ｅｉ Ａ ｇ ｒ ｈ Ｃ ｍｐ ｔｒ Ｅ ｇｎ ｅ － ｃｏ ｃ ｔ ｉｇ ａ ｄ Ａｐ ｌ ａｉｎ 。 ０ ８ ４ （ ５ ： ４ － ４ ． ｎ ｎ ｐｉ ｔ ｓ２ ０ ．４ ２ ） １ ０ １ ２ ｃ ｏ
基于量子遗传算法的Ad Hoc网络QoS路由协议的开题报告
基于量子遗传算法的Ad Hoc网络QoS路由协议的开题报告一、研究背景和意义随着无线通信技术的发展，Ad Hoc网络越来越被广泛应用于各种领域，如军事、应急救援、商业和社交等。
然而，这种网络由于无中心控制、节点动态变化、信道变化等的特点，使其具有高度的不稳定性和不可靠性，而且对网络质量服务（Quality of Service，QoS）要求较高。
因此，在Ad Hoc网络中，如何实现高效、可靠和合理的QoS路由协议，已成为研究的热点问题。
基于量子遗传算法的Ad Hoc网络QoS路由协议，是目前国内外较为前沿的研究方向之一。
量子遗传算法（Quantum Genetic Algorithm，QGA）是将遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和量子计算（Quantum Computing）相结合的一种新型优化算法，具有较高的搜索能力和全局优化能力，可以用来解决复杂的优化问题。
因此，将QGA应用于Ad Hoc网络QoS路由协议，具有很大的研究价值和应用前景。
二、研究内容和方法本项目主要研究基于量子遗传算法的Ad Hoc网络QoS路由协议的设计和优化方法。
具体研究内容包括以下几个方面：1. Ad Hoc网络QoS路由协议的设计和实现。
采用分层结构的方法，将路由协议分为三层，即物理层、网络层和应用层。
在网络层设计QoS路由协议，以满足Ad Hoc网络的一些基本要求，如延迟、可靠性、带宽等指标。
2. 基于量子遗传算法的路由优化方法。
将QGA应用到Ad Hoc网络的路由优化中，以提高路由协议的效率和准确性。
在具体实现中，可以采用对遗传操作（如选择、交叉、变异）进行量子化，以使其满足量子力学的原则和规律，从而进一步优化路由结果。
3. 算法性能评估和实验验证。
通过仿真实验和实际测试，对所提出的路由协议和优化算法进行性能评估和实验验证，以验证其有效性和可行性。
本项目采用文献调研、算法设计、软件仿真、实验测试等一系列方法进行研究。
改进量子遗传算法应用于测试数据自动生成的研究季海婧
1
引
言
人
［2 ］
利用遗传算法来产生测试数据， 来满足数据流覆盖标
软件测试的本质就是验证测试的结果是否符合预期的结 果， 并据此结果来调整和评估被测程序 ． 一般来说， 现在大多 数的测试数据是凭借手工的方法生成的 ． 但是这种手工测试 的方法费用昂贵， 效率低下， 并且也难以保障软件质量 ． 因此 采用自动化测试提高软件测试的水平和效率至关重要 ． 然而 测试数据自动生成作为软件自动化测试的核心部分， 还远不 尽如人意． 在软件测试过程中， 动态测试占的比例很大， 是软 件测试的重要环节． 动态测试的关键又是测试用例的生成问 题． 因此， 提高测试数据生成的自动化程度是提高整个测试过 程自动化程度的关键所在 ． 作为一种高效的智能寻优算法， 遗传算法（ GA） 在解决大 空间、 多峰等问题时显示了其独一无二的优点 ． Korel
Abstract ： In order to improve the efficiency of the automatic test case generation，this paper proposes an improved quantum genetic algorithm （ IQGA） ，for the automatic test data generation． In the algorithm，chromosome is encoded by the angle，which decreases the storage space greatly； And the new dynamic rotation angle of strategy makes that the good test data can be good heritable in the process of test data generation，and promotes population convergence； Hadamard door mutation strategy improves population diversity to enlarge the search path． The typical triangle category problem is used as verification procedure in this paper，and the experiment results show that the improved quantum genetic algorithm has the advantages of short time，less test data and high coverage，and automatic test case generation are more efficient than traditional quantum genetic algorithm and genetic algorithm． Key words： quantum genetic algorithm（ QGA） ； genetic algorithm（ GA） ； automatic test case generation； Hadamard door； software testing
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ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ， ｉ ｔ ｉ ｓ ｔ ｈ ｅ ｅ ｍｅ ｒ ｇ ｉ ｎ ｇ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ ｏ ｆ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ９ ０ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｃ ｅ ｎ ｔ ｕ ｒ ｙ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｄ ｅ ｓ ｃ ｉｂ ｒ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ
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
关键词 ： 遗传算法 ， 量子算法 ， 量子遗 传算 法 ， 量子旋转门 中图分类 号： Ｔ Ｐ ３ ０ １ ． ６ 文献标识码 ： Ａ
Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｑｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ Ｇｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ Ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
ＢＡｌ Ｘｉ 传算法是在遗传算法中引入量子计算 的概 念 ， 是２ ０ 世纪 ９ ０ 年 代新 兴的研究领域 。介绍 了遗传算
（ Ｑ Ｇ Ａ） 的基本理论与方法 。并在 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ下编程对量子遗传算法与
法（ Ｇ Ａ） 和量子算法（ Ｑ ｃ ） 的特 点 ， 以及量子 遗传算 传统遗传算法 的效率进行 比较 。
ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ （ Ｇ Ａ）ａ ｎ ｄ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ （ Ｑ ｃ） 。ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ａ ｎ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ （ Ｑ Ｇ Ａ） ． Ｔ ｏ ｃ ｏ ｍ ｐ ａ ｒ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｉ ｆ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ． Ｓ ｈ ａ ｎ ｘ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｆ ｉ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｓ ， Ｔ ａ ｉ ｙ ｕ ａ ｎ ０ ３ ０ ０ ０ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｗｅ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ｉ ｎ ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ．
Ｋｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ： ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｓ ， ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍｓ ， ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， Ｑ － ｇ ａ ｔ ｅ
合， 其 内部表现是某种基 因组合。因此 ， 在一开始要
实现从表现型到基因型的映射 即编码操作 ，为 了简 化操作 ， 我们一般将数据转化为二进制的编码形式参 与计算。然后用适应度函数来评估个体的优劣， 根据 适应度结果的大小， 从群体中选择 出比较适应环境的 个体 ， 这 些选 中的个体 用 于繁 殖下 一代 。在选 中用 于 繁殖下一代的个体中， 借助于自然遗传学的遗传算子
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ａ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｏ ｆ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ
第２ ６卷
第 １ 期
电 脑 开 发 与 应 用
（ 总０ ０ ０ ９ ）
・ ９・
文章编号 ： １ ０ ０ ３ — ５ ８ ５ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ － ０ ０ ０ ９ － ０ ３
量子遗传算法研究
白 小 宝 （ 山西财经大学信息管理学院 太原 ０ ３ ０ ０ ０ ６ ）
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
关键词 ： 遗传算法 ， 量子算法 ， 量子遗 传算 法 ， 量子旋转门 中图分类 号： Ｔ Ｐ ３ ０ １ ． ６ 文献标识码 ： Ａ
Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｑｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ Ｇｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ Ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
ＢＡｌ Ｘｉ 传算法是在遗传算法中引入量子计算 的概 念 ， 是２ ０ 世纪 ９ ０ 年 代新 兴的研究领域 。介绍 了遗传算
（ Ｑ Ｇ Ａ） 的基本理论与方法 。并在 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ下编程对量子遗传算法与
法（ Ｇ Ａ） 和量子算法（ Ｑ ｃ ） 的特 点 ， 以及量子 遗传算 传统遗传算法 的效率进行 比较 。
ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ （ Ｇ Ａ）ａ ｎ ｄ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ （ Ｑ ｃ） 。ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ａ ｎ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ （ Ｑ Ｇ Ａ） ． Ｔ ｏ ｃ ｏ ｍ ｐ ａ ｒ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｉ ｆ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ
（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍ ａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ． Ｓ ｈ ａ ｎ ｘ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｆ ｉ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｓ ， Ｔ ａ ｉ ｙ ｕ ａ ｎ ０ ３ ０ ０ ０ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｗｅ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ｉ ｎ ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ．
Ｋｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ： ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｓ ， ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍｓ ， ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， Ｑ － ｇ ａ ｔ ｅ
合， 其 内部表现是某种基 因组合。因此 ， 在一开始要
实现从表现型到基因型的映射 即编码操作 ，为 了简 化操作 ， 我们一般将数据转化为二进制的编码形式参 与计算。然后用适应度函数来评估个体的优劣， 根据 适应度结果的大小， 从群体中选择 出比较适应环境的 个体 ， 这 些选 中的个体 用 于繁 殖下 一代 。在选 中用 于 繁殖下一代的个体中， 借助于自然遗传学的遗传算子
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ａ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｎ ｃ ｅ ｐ ｔ ｏ ｆ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｕ ｍ
第２ ６卷
第 １ 期
电 脑 开 发 与 应 用
（ 总０ ０ ０ ９ ）
・ ９・
文章编号 ： １ ０ ０ ３ — ５ ８ ５ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ － ０ ０ ０ ９ － ０ ３
量子遗传算法研究
白 小 宝 （ 山西财经大学信息管理学院 太原 ０ ３ ０ ０ ０ ６ ）