MATLAB量子遗传算法优化求解器实现

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的量子遗传算法（QGA）经典实现，融合量子比特编码与遗传算法框架，通过量子旋转门更新策略增强全局优化能力，适用于多维函数优化、工程设计等复杂问题求解。代码结构清晰，便于二次开发。

详 情 说 明

量子遗传算法经典实现与优化求解器

项目介绍

本项目实现了一个经典的量子遗传算法(QGA)，适用于解决各类优化问题。该算法创新性地结合量子计算原理与遗传算法框架，通过量子比特编码、量子旋转门更新和量子测量等操作，有效提升搜索效率和全局优化能力。系统支持函数优化、组合优化等多种问题类型，并提供完整的种群进化可视化分析工具。

功能特性

• 量子化编码：采用量子比特染色体编码方案，增强种群多样性和全局探索能力
• 量子旋转门优化：实现动态旋转门机制，平衡算法局部开发与全局搜索能力
• 混合遗传操作：融合经典遗传算子与量子操作，提高收敛速度和精度
• 全面可视化：提供收敛曲线和种群进化动态图，便于算法性能分析
• 灵活配置：支持自定义目标函数、变量维度、算法参数等

使用方法

基本调用方式

[最优解, 最优适应度, 收敛数据] = main(@目标函数, 变量范围矩阵, 算法参数);

输入参数说明

1. 目标函数句柄：需要最小化的目标函数
2. 变量范围矩阵：n维变量的上下界矩阵（2×n维矩阵）
3. 算法参数设置：包含种群大小、最大迭代次数、旋转角调整策略等参数的结构体
4. 量子比特初始化参数：可选参数，用于自定义量子染色体初始化

输出结果

• 最优解向量：算法寻找到的最佳变量取值
• 最优适应度值：目标函数的最小值
• 收敛曲线数据：各代最优适应度变化历程
• 种群进化动态图：可选的可视化展示
• 算法运行统计信息：收敛代数、计算时间等详细信息

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 支持MATLAB图形界面（用于可视化功能）
• 内存：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 硬盘空间：50MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了量子遗传算法的核心逻辑流程，包括种群初始化、量子染色体编码、适应度评估、量子旋转门更新、量子测量操作、经典遗传算子执行以及结果可视化等完整功能模块。该文件作为算法的主要入口点，负责协调各个组件协同工作，确保优化求解过程的高效执行。