双链量子遗传算法(DQGA)的MATLAB源码实现

资 源 简 介

本项目实现了改进的双链量子遗传算法，采用双链编码增强基因表达能力。包含种群初始化、量子旋转门操作和量子交叉变异等核心模块，显著提升收敛速度和全局优化性能。适用于复杂优化问题的MATLAB解决方案。

详 情 说 明

双链量子遗传算法 (DQGA) MATLAB 源码实现

项目介绍

本项目实现了改进的量子遗传算法——双链量子遗传算法（DQGA）。传统量子遗传算法采用单链编码，而DQGA通过引入双链编码方式，增强了每个基因位的表达能力，有效提升了算法在解决复杂优化问题时的收敛速度和全局寻优能力。本实现包含了完整的算法流程，适用于各类连续优化问题的求解。

功能特性

• 双链量子编码：采用双链结构表示个体，扩大了解空间的表达范围，提高了种群多样性。
• 量子旋转门机制：利用动态调整的量子旋转角指导种群进化，实现高效的局部精细搜索。
• 自适应交叉与变异策略：根据种群当前的多样性水平动态调整交叉和变异概率，平衡算法的探索与开发能力。

使用方法

1. 定义优化问题：准备需要优化的目标函数（函数句柄）并确定各变量的取值范围。
2. 设置算法参数：指定种群大小和最大迭代次数。
3. 运行算法：调用主函数执行DQGA优化过程。
4. 获取结果：算法返回找到的最优解、其对应的适应度值、收敛过程曲线以及最终的种群状态信息。

输入参数

• 目标函数：用户自定义的需要优化的目标函数（以函数句柄形式提供）。
• 变量范围：优化变量的定义域，以矩阵形式 [下限, 上限] 给出。
• 种群大小：正整数，定义初始种群包含的个体数量。
• 最大迭代次数：正整数，设定算法迭代运行的上限。

输出结果

• 最优解：算法寻得的全局最优解，以向量形式呈现。
• 最优适应度值：最优解对应的目标函数值，为一个标量。
• 收敛曲线：记录每次迭代时最优适应度值的变化，可用于绘制收敛性分析图。
• 最终种群状态：包含算法结束时所有个体的编码信息和适应度值的数据结构。

系统要求

• 操作系统：Windows、macOS 或 Linux。
• 软件环境：需要安装 MATLAB R2016a 或更高版本。

文件说明

主程序文件集成了双链量子遗传算法的全部核心流程。它首先根据用户输入完成算法参数的解析与种群初始化，随后进入迭代优化循环。在每一代中，程序依次执行量子态的观测、个体适应度评估、精英保留、量子旋转门更新、以及自适应的交叉与变异操作，并记录收敛信息。最终，算法输出优化结果并进行必要的清理工作。