MATLAB量子计算与智能算法融合仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了量子计算与经典智能算法的交叉仿真，重点提供量子遗传算法和量子神经网络的完整源代码。系统模拟量子叠加态与纠缠特性，优化传统算法的编码与进化机制，为智能计算研究提供高效工具。

详 情 说 明

量子计算与智能算法融合仿真系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的量子计算与经典智能算法交叉仿真平台。系统核心聚焦于量子遗传算法(QGA)和量子神经网络(QNN)的源代码实现，通过模拟量子叠加态与纠缠特性，对传统遗传算法的编码进化机制及神经网络模型进行量子化改进。平台提供交互式参数配置与实时可视化功能，支持用户深入探究量子智能算法的动态过程与性能表现。

功能特性

• 量子遗传算法(QGA)仿真：采用量子比特编码染色体，实现基于量子旋转门和坍缩测量的种群进化，提供收敛过程与染色体演化动画。
• 量子神经网络(QNN)构建：建立基于量子态映射的神经网络模型，支持量子权重初始化与酉变换前向传播，输出训练误差曲面与权重分布热力图。
• 混合优化策略：融合量子经典计算优势，提供多种量子经典混合优化策略接口。
• 交互式参数调整：支持用户动态设置量子比特数、种群规模、网络结构、旋转角阈值等关键参数。
• 多维可视化输出：实时显示Bloch球面量子态演化、概率幅波形、算法对比报告等分析结果。

使用方法

1. 参数配置：在图形界面或配置文件中输入算法参数（种群大小、迭代次数等）、QNN结构参数（隐层节点、激活函数）以及待解决的优化问题（适应度函数或训练数据）。
2. 初始态设置：可选择默认或自定义量子初始叠加态的概率幅。
3. 运行仿真：启动主程序，系统将自动执行QGA或QNN仿真流程。
4. 结果分析：在可视化窗口观察算法收敛曲线、量子态分布、性能对比指标等输出结果，并可交互控制仿真进程。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：优化工具箱、神经网络工具箱、图像处理工具箱（用于可视化）

文件说明

主程序文件作为系统的总控调度核心，负责集成量子遗传算法与量子神经网络两大功能模块。它实现了交互界面的启动、用户参数的解析与校验、量子仿真环境的初始化，并根据用户选择调用相应的算法引擎。在仿真过程中，该文件协调量子门操作、状态演化计算、测量坍缩模拟等底层量子操作，同时驱动数据收集与实时可视化模块，最终生成包含收敛性分析、量子态分布及性能对比的综合报告。