MATLAB量子遗传算法优化求解器实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现量子遗传混合优化算法，通过量子比特编码与旋转门机制提升种群进化效率，结合遗传操作解决高维多峰非线性优化问题，适用于复杂工程优化场景。

详 情 说 明

基于量子遗传算法的MATLAB优化求解器

项目介绍

本项目实现了一种创新的混合优化算法，将量子计算的核心原理与遗传算法的全局搜索能力相结合。算法采用量子比特对染色体进行概率幅编码，利用量子旋转门机制引导种群进化，并融合了遗传算法的选择、交叉与变异操作，显著提升了在高维、多峰、非线性复杂优化问题中的求解性能与收敛速度。该求解器提供了灵活的接口，支持用户自定义目标函数与约束条件。

功能特性

• 量子启发优化：采用量子比特编码，使单个染色体能够表征多个状态的叠加，增强了种群多样性。
• 高效进化机制：通过量子旋转门更新量子比特概率幅，实现对最优解的智能定向搜索。
• 遗传操作融合：结合精英选择、交叉和变异等遗传操作，平衡算法的全局探索与局部开发能力。
• 高适用性：特别适用于处理传统优化算法难以应对的高维、多峰、非线性优化问题。
• 用户友好：提供清晰的输入输出接口，支持自定义目标函数与约束条件，便于集成与应用。

使用方法

1. 定义目标函数：在MATLAB中创建目标函数my_function.m，其输入为待优化变量向量，输出为适应度值。
2. 设置算法参数：在主脚本或命令行中定义算法运行所需的参数。
3. 调用求解器：运行主程序，传入相应参数，开始优化求解。

基本调用示例

% 1. 定义目标函数 (示例：Rosenbrock函数) objective_func = @(x) (1 - x(1))^2 + 100 * (x(2) - x(1)^2)^2;

% 2. 设置算法参数 dimension = 2; % 变量维度 pop_size = 50; % 种群规模 max_iter = 200; % 最大迭代次数 theta = 0.01 * pi; % 量子旋转角基本参数

% 3. 调用求解器 (假设主函数为qga_solver) [best_solution, best_fitness, convergence, population_history] = qga_solver(objective_func, dimension, pop_size, max_iter, theta);

处理约束条件（可选）

如需处理约束条件，请定义一个约束函数，并通过参数传入。

% 定义约束函数 (示例：不等式约束 g(x) <= 0) constraint_func = @(x) [x(1) + x(2) - 1; -x(1)]; % 两个约束条件

% 调用求解器时传入约束函数 [best_solution, best_fitness, ...] = qga_solver(objective_func, dimension, pop_size, max_iter, theta, constraint_func);

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本

文件说明

主程序文件整合了量子遗传算法的核心流程，其功能包括：算法参数的初始化与验证、采用量子比特概率幅对种群进行编码、通过计算适应度评估个体优劣、利用量子旋转门操作更新量子态以引导搜索方向、执行遗传算法的选择交叉变异等演化步骤、记录并处理每一代种群的最佳解与收敛数据，最终输出优化的结果与详细的演化历程信息。