最近两年比较流行的量子进化算法（QEA）

资 源 简 介

最近两年比较流行的量子进化算法（QEA）

详 情 说 明

量子进化算法（Quantum-inspired Evolutionary Algorithm, QEA）是近年来在优化领域备受关注的一种智能计算方法，它将量子计算的概念与传统进化算法相结合，展现出强大的全局搜索能力。特别是在离散优化问题（如背包问题）中，QEA因其独特的量子比特编码方式而具有显著优势。

QEA的核心思想是利用量子比特（Qubit）的叠加态特性来表示解的多样性。与传统进化算法不同，QEA的个体由多个量子比特组成，每个量子比特可以同时表示0和1的叠加状态，这使得种群在演化过程中能更高效地探索解空间。

针对背包问题这类典型的离散二值优化问题，QEA的处理流程通常包括以下几个关键步骤：首先，将问题编码成量子比特的形式，每个物品的选择与否对应一个量子比特的状态；然后，通过量子门的旋转操作来更新量子比特的概率幅，从而引导种群向更优解的方向进化；最后，通过观测操作将量子比特的叠加态坍缩为具体的0或1解。

QEA的优势在于其并行搜索能力和对高维解空间的有效探索。相较于遗传算法等传统方法，QEA在解决复杂优化问题时往往收敛更快且不易陷入局部最优。近年来，研究者们还尝试将QEA与深度学习结合，进一步提升其在工业优化、物流调度等实际场景中的应用潜力。