Quantum Evolutionary Algorithm

资 源 简 介

Quantum Evolutionary Algorithm

详 情 说 明

量子进化算法作为智能优化领域的前沿技术，将量子计算原理与传统进化算法相结合，特别适合解决复杂的组合优化问题。该算法最显著的特点是采用量子比特编码染色体，能够以概率幅形式表示多个状态。

在实现过程中，核心创新点体现在三个层面：首先利用量子旋转门实现个体更新，通过调整量子位相位完成种群进化；其次引入量子交叉操作增强全局搜索能力；最后采用量子变异防止算法早熟收敛。这种混合机制使得算法在解决背包问题、旅行商问题等NP难问题时表现出色。

该Matlab实现版本通过量子态叠加特性，仅需较少种群规模即可覆盖较大解空间。与传统遗传算法相比，其独特的概率表达方式使得个体携带更丰富的演化信息，在收敛速度和求解精度方面均有显著提升。算法中量子门参数的动态调整策略是平衡探索与开发的关键所在。