MATLAB量子遗传算法工具箱(QGA-Toolbox)

资 源 简 介

基于MATLAB的量子遗传算法完整实现框架，集成量子比特编码、量子旋转门更新、量子测量与经典遗传操作等核心模块。支持函数优化与组合优化问题求解，并提供可视化迭代过程与收敛分析工具，便于算法研究与工程应用。

详 情 说 明

量子遗传算法工具箱（QGA-Toolbox）

项目介绍

量子遗传算法工具箱（QGA-Toolbox）是一个基于MATLAB平台开发的量子计算与遗传算法相结合的优化工具。该工具箱实现了完整的量子遗传算法框架，将量子计算的并行性和遗传算法的全局搜索能力有机结合，为函数优化、组合优化等复杂问题提供高效的求解方案。

本工具箱采用量子比特概率编码方式，通过量子旋转门更新机制实现个体进化，支持用户自定义算法参数和约束条件，并提供了丰富的可视化分析功能，帮助用户深入理解算法收敛过程和量子态演化规律。

功能特性

• 量子化编码：采用概率幅编码方式，利用量子比特表征解空间，增强种群多样性
• 量子旋转门更新：实现基于目标的量子态旋转策略，引导种群向最优解方向进化
• 混合遗传操作：结合量子交叉与变异机制，平衡算法全局探索与局部开发能力
• 多问题适配：支持连续函数优化、离散组合优化等多种问题类型
• 约束处理：可处理线性/非线性约束条件，扩展算法应用范围
• 可视化分析：提供收敛曲线、种群多样性、量子态演化等多种分析图表
• 参数可配置：用户可通过简单配置调整种群规模、迭代次数等关键参数

使用方法

基本调用示例

% 定义目标函数（以Rosenbrock函数为例） fitness_function = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2;

% 设置变量定义域（二维优化问题） variable_range = [-2.048, 2.048; -2.048, 2.048];

% 配置算法参数 options.population_size = 100; % 种群规模 options.max_generation = 500; % 最大迭代次数 options.mutation_rate = 0.01; % 变异概率 options.rotation_strategy = 'adaptive'; % 旋转角调整策略

% 运行量子遗传算法 [best_solution, best_fitness, convergence_data] = main(fitness_function, variable_range, options);

约束优化问题

% 添加约束条件 constraints.A = [1, 1]; % 线性不等式约束 A*x <= b constraints.b = 1.5; constraints.nonlcon = @nonlinear_constraint; % 非线性约束函数

% 运行带约束的优化 [best_solution, best_fitness] = main(fitness_function, variable_range, options, constraints);

结果分析

算法运行结束后，将自动生成：

• 最优解向量及适应度值
• 收敛曲线分析图
• 种群多样性变化趋势
• 算法运行时间报告
• 量子态演化动画（可选开启）

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS
• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：无特殊依赖，基础MATLAB环境即可运行

文件说明

主程序文件整合了量子遗传算法的完整执行流程，具体包含量子种群初始化、量子比特编码处理、适应度评估计算、量子旋转门更新操作、量子测量转换机制、经典遗传运算执行以及结果可视化输出等核心功能模块。该文件通过模块化设计实现了算法参数的统一配置管理，支持用户灵活设定优化问题的变量维度与定义域范围，并提供了约束条件的集成处理接口。在执行过程中，主程序会实时监控种群进化状态，记录关键性能指标，最终输出详细的优化结果与分析报告。