MATLAB实现的量子遗传算法多模态函数全局寻优系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用量子比特编码替代传统二进制遗传算法，利用量子叠加态扩展搜索空间。通过量子旋转门、交叉门和变异门实现种群演化，结合量子测量操作，显著提升多模态函数全局优化性能。

详 情 说 明

基于量子遗传算法的多模态函数全局寻优系统

项目介绍

本项目实现了一种融合量子计算原理的改进遗传算法，采用量子比特编码替代传统二进制编码，充分利用量子叠加态特性扩大搜索空间。系统通过量子旋转门、量子交叉门和量子变异门实现种群演化，结合自适应量子测量策略将量子态转换为经典解。该算法在处理高维复杂函数优化问题时表现出色，在收敛速度和全局寻优能力方面显著优于传统遗传算法。

功能特性

• 量子比特编码技术：采用量子叠加态表示解空间，大幅提升种群多样性
• 量子门演化机制：通过量子旋转门实现定向搜索，量子交叉门和变异门保持种群进化活力
• 自适应测量策略：根据迭代进程动态调整测量概率，平衡探索与开发能力
• 多模态处理能力：有效应对复杂多峰函数的全局优化问题
• 性能可视化：提供收敛曲线和种群演化过程分析工具

使用方法

输入参数配置

1. 目标函数句柄：设置需要优化的数学函数表达式
2. 变量维度及定义域：指定n维变量的上下界约束条件
3. 量子种群规模：设定量子染色体数量
4. 最大迭代次数：控制算法运行周期
5. 量子旋转角参数：调整搜索方向和步长
6. 量子门操作概率：配置交叉和变异概率参数

输出结果

• 全局最优解坐标（函数最小值点）
• 最优适应度值（函数最小值）
• 收敛曲线图（迭代过程可视化）
• 种群演化过程数据（各代分布状态）
• 算法性能统计（收敛速度、计算时间等）

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制功能
• 建议内存4GB以上（处理高维问题时推荐8GB）

文件说明

主程序文件实现了量子遗传算法的完整流程控制，包括种群初始化、量子门操作、适应度评估和收敛判断等核心功能。具体涵盖量子染色体编码解码机制、量子旋转门角度计算策略、自适应测量概率调整方法以及结果可视化输出模块。该文件整合了算法各组成部分的协同工作，确保优化过程的高效执行。