量子遗传算法研究

ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ｉｔｉｓｔｈｅｅｍｅｒｇｉｎｇｉｆｅｌｄｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｔｈｅ９０ｓｏｆｔｈｅｌａｓｔｃｅｎｔｕｒｙ．Ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｄｅｓｃｉｂｒｅｓｔｈｅ
进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。然后不断重复上述过程，不断进化，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。在现在的工作中，遗传算法已经不能很好地解决大规模计算量的问题，对新空间搜索能力有限，很容易陷入早熟。所以人们常常用其他算法与遗传算法结合来解决问题，这些都是ＧＡ的衍生算法。量子计算（ＱｕａｎｔｕｍＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，ＱＣ）的研究始于１９８２年，量子图这一概念的提出，为量子计算的发展提供了基础。量子算法与其他经典算法比较而言，最大的特点是利用了量子理论中有关量子态的叠加、纠缠和干涉等特性，它和其他经典算法最本质的区别在于它具有量子并行性。通过量子并行计算有可能解决经典计算中的ＮＰ问题。但由于初期人们对量子算法
１遗传算法及量子算法
遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｉｒｔｈｍｓ，ＧＡ）是一种模拟生物进化过程的计算模型。遗传算法有３个基本的算子：选择、交叉和变异。遗传算法是一种全局优化算法。它是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集
关键词：遗传算法，量子算法，量子遗传算法，量子旋转门中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标识码：Ａ
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＱｕａｎｔｕｍＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＢＡｌＸｉ传算法是在遗传算法中引入量子计算的概念，是２０世纪９０年代新兴的研究领域。介绍了遗传算
（ＱＧＡ）的基本理论与方法。并在Ｍａｔｌａｂ下编程对量子遗传算法与
法（ＧＡ）和量子算法（Ｑｃ）的特点，以及量子遗传算传统遗传算法的效率进行比较。
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍ（ＧＡ）ａｎｄｑｕａｎｔｕｍａｌｇｏｒｉｔｈｍ（Ｑｃ）。ａｎｄｔｈｅｂａｓｉｃｔｈｅｏｒｙａｎｄｍｅｔｈｏｄｏｆｔｈｅｑｕａｎｔｕｍｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍ（ＱＧＡ）．Ｔｏｃｏｍｐａｒｅｔｈｅｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙｏｆｑｕａｎｔｕｍｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔ．ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｎｃｅＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｔａｉｙｕａｎ０３０００６，Ｃｈｉｎａ）
ａｎｄｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍｗｅｐｒｏｇｒａｍｉｎｍａｔｌａｂ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍｓ，ｑｕａｎｔｕｍａｌｇｏｉｒｔｈｍｓ，ｑｕａｎｔｕｍｇｅｎｅｔｉｃｌｇａｏｒｉｔｈｍ，Ｑ－ｇａｔｅ
合，其内部表现是某种基因组合。因此，在一开始要
实现从表现型到基因型的映射即编码操作，为了简化操作，我们一般将数据转化为二进制的编码形式参与计算。然后用适应度函数来评估个体的优劣，根据适应度结果的大小，从群体中选择出比较适应环境的个体，这些选中的个体用于繁殖下一代。在选中用于繁殖下一代的个体中，借助于自然遗传学的遗传算子
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｑｕａｎｔｕｍｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍｉｓａｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆｑｕａｎｔｕｍ
第２６卷
第１期
电脑开发与应用
（总０００９）
・９・
文章编号：１００３ — ５８５０（２０１３）０１－０００９－０３
量子遗传算法研究
白小宝（山西财经大学信息管理学院太原０３０００６）

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基于量子遗传算法的光电干扰资源优化分配研究

。
３干扰资源优化分配模型
干扰资源分配是把空中的威胁目标分配到某
个干扰单元的某个目标通道。由决策变量及各影响因素来决定资源分配优化目标函数及各项约束
盲、眩等干扰，致减少对己方的威胁。
２）目标最近，最先干扰
对于距离我防区最近目标，要优先干扰。
３点目标，）重优先干扰
对于上级指定的重点目标或者威胁程度大的
目标要优先进行干扰。
４）整体最优分配第一，系统干扰效能最大；二，目标的总威胁第对最大；，第三干扰目标数最多；四，第己方受损最小。
ｔｒ，ｄｌｏｅｐｉｚｔｎａｓｎｎｆａｍｉｇｒｓｕｃｓｓｅｔｂｉｅ．ＴｈｌｔｎａｄｓｅｓｒｒｓｎｅｙＵｅＡｍｏｅｆｒｈｔａｉｓｉｍｅｔｍｎｅｏｒｅｓｌｈｄｎｔｏｍｉｏｇｏｊｉａｓｅｓｕｉｎｔｐｅｐｅｅｔｄｂ — ｏｏａ
ＢｓｄｏａｔｍｎｔｌｏｉｍｓａｅｎＱｕｎｕＧｅｅｉＡｇｒｈｃｔ
ＷｕＴａＷａｎｕｎｏｇＸ
（ｉ９，Ｎｏ１０ｏｐｆＰＵｎｔ３．９４４ＴｒｏｓｏＬＡ，Ｑｉｈａｇａ０６０）ｎｕｎｄｏ６０１
ｓｎｈｕｎｕｇｎｔｌｏｉｈｓＷｉｈｘｍｐｅｓｕａｉｎｔｓｃｅｄｎｏｔｉｉｇ３ｐｉｍｓｉｎｎｃｅｅｉｇｔｅｑａｔｍｅｅｉａｇｒｔｍ．ｃｔｔｅｅａｌｉｌｔ，ｉｕｃｅｓｉｂａｎｎｎｏｔｈｍｏｍｕａｓｇｍｅｔｓｈｍ

基于改进量子遗传算法的图像边缘检测研究

边缘是图像最基本的特征之一，缘包含了一边
副图像的大部分信息，通过边缘信息就可以勾画出
物体的几何轮廓特征，传递多种信息，描述物体景象的重要特征，为人们描述或识别目标、释图像提供解有价值的、重要的特征参数。这些信息对人们进行高层次的处理（图像滤波、征描述、如特模式识别等）有着重要的影响… 。因此，图像边缘检测在图像处理中显得尤为重要和关键。近年来很多智能算法逐渐应用到图像处理的各
ｇｎｔｃａｇｒｔｍｅｅｉｌｏｉｈ
ＺＨＡＮＳ・ｅ，ＯＮＧＪａＧｉｗｉＸＩｕｎ
（ｕｎｕｉｏｅｅＺｕａｉｎ４３０，ｈｎ）ＨａｇＨａＣｌｇ，ｈｍｄａ６００Ｃｉａｌ
ＡｓａｔＡｍｉｇａｔｅＱａｔｍＧｎｔｌｒｈＳｓｏｔｏｉｇｅｔｇｔｄｅｄｔｃｏｎａａｅａｍｂｔｃ：ｉｎｔｈｕｎｅｅｉＡｇｉｍｈｒｍｎｓｎｔｒｅｅｇｅｔｎｉｎｉｇ，ｎｉ — ｒｕｃｏｔｃｉｈａｅｉｍ
数值区间。后来中国学者提出了对ＱＡ算法的改Ｇ进思想，尺度混沌优化方法（ｔｉｃｌｃａｓ变ｍｕｔｅｓａｈｏａｖｅｏｔｚｔｎＭＳＯ）全局范围利用混沌运动的遍ｐｉａｉ，Ｃ在ｍｉｏ历性进行优化，同时在局部搜索中，过结合梯度思通想，在量子更新的模糊控制方法上进行改进，但是面临尺度变换选择和混沌状态参数设置的缺点，算计时间将程维数级增加。混合量子遗传算法（ｙｒｈｂｉｄｑａｔｍｇｎｔｌｒｈＨＧ在传统量子遗传ｕｎｕｅｅｃａｏｉｍ，ＱＡ）ｉｇｔ算法基础上引入一个免疫算子进行局部搜索，过通该算子的局部搜索操作实现量子内次序的再优化，但是在同一代量子种群中，每个染色体无法获得一个专门为自己的进化服务的量子变异概率。本文算法的核心是采用动态更新量子旋转角大小、向，算法运行初期，方在搜索的范围较大，而提从高了算法的收敛速度，而在算法运行末期，搜索的范围较小，而实现了精确搜索，利于寻得最优解；从有对量子遗传采用比特编码，分利用种群中的尽可充

基于量子遗传算法的大规模配电网实时重构研究

（东电网公司茂名供电局，广东茂名５５０）广２００
摘要：针对大规模配电网的实时重构很难在很短时间内找到最优解的问题，在分析传统的解决方法存在计算时间长、结果精度不足等基础上，提出采用量子遗传算法（ｕｎｕｅｅｉａｇｒｈｑａｔｍｇｎｔｌｏｉｍ，ＯＧ来解决配电网的实时ｃｔＡ）
第２卷第１＿Ｉ期
２１年１１月
广东电力
ＧＵＡＮＧＤＯＮＧＬＥＲＩｐＥＣＴＣ０ＷＥＲ
Ｖｏ１２．４ＮＯ．１
Ｊｎ．０１ａ２１
基于量子遗传算法的大规模配电网实时重构研究
曾建鑫，朱子坤
ＤｉｔｉｕｉｎＮｅｗｏｋｓｓｒｂｔｏｔｒ
ＺＥＮＧｉｎｘｎ，ＺＨＵ — ｕＪａ．ｉＺｉｋｎ
（ａｍｉｇＰｗｅｕｐｙＢｒａｆＧｕｎｄｎｏｒＧｒｄＣｏｐｒｔｎ，Ｍａｍｉｇ．Ｇｕｎｄｎ２００，Ｃｈｎ）ＭｏｎｏｒＳｐｌｕｅｕｏａｇｏｇＰｗｅｉｒｏａｉｏｏｎａｇｏｇ５５０ｉａ
中图分类号：Ｔ２．Ｍ７７２
文献标志码：Ａ
文章编号：１０ —９Ｘ（０）１０２ —４０７２０２１（．０８０１）
ＳｕｙｏＡｂｓｄＲｅｌｉｅ０ｆｕａｉｎｏｒｅｓａｅｔｄｎＱＧ－ａｅａ— ｍｅＲｃｎｉｒｔｆｔｇ０Ｌａｇ－ｌｃ

量子遗传算法

量子遗传算法
量子遗传算法是一种新型的模仿生物进化的优化算法。

它是一种基于量子力学的遗传算法，它结合了量子力学和遗传算法的优势，从而实现了更快速、更有效的优化。

量子遗传算法的基本思想是将遗传算法中的“基因”变量替换为量子力学中的“波函数”变量，即用量子力学的概念来模拟遗传算法。

在这种算法中，波函数可以被用来表示变量的取值，因此可以实现多维变量的优化。

量子遗传算法的优势是它可以更快地收敛，优化更有效。

它的优点是它可以解决非凸优化问题，即存在多个最优解的问题，而传统的遗传算法只能解决凸优化问题。

此外，量子遗传算法还可以利用量子力学的概念，如量子干涉、量子相干等，使算法更加有效。

量子遗传算法一般用于优化非线性、非结构化、非凸优化问题，如多目标优化、非线性约束优化、最优控制、模糊优化等。

它对于解决复杂的优化问题具有重要的意义，因此被广泛应用于工程、物理、经济学等领域。

总之，量子遗传算法是一种新型的模仿生物进化的优化算法，它结合了量子力学和遗传算法的优势，实现了更快速、更有效的优化，可以解决复杂的优化问题，广泛应用于工程、物理、经济学等领域。

基于量子遗传算法的多峰函数优化研究

Ｄｏｉ：１０．３９６９／．ｉＩ．ｓｓｎ．１００９－０１３４．２０１３．０３（Ｉ－）．２７
０引言
现实生活中遇到的很多工程设计、组合优化
的更新操作【３】，从而对目标进行优化。
务１
ＩＩ５出
基于量子遗传算法的多峰函数优化研究
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｍｕｌｔｉｍｏｄａｌｆｕｎｃｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｑｕａｎｔｕｍｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ
量子比特编码可以将多个态的叠加用一个染色
原理的遗传算法，它将量子计算和遗传算法相结合，在遗传编码中引入量子的态矢量表达，信息
体表示，从而增加了染色体的多样性；当ｌａ０Ｉ或ＩｂＩ１时，染色体收敛到单一状态，从而获得最优解，因此量子遗传算法又具有较好的收敛性。
最优。
１量子遗传算法
１．１量子比特编码
在量子计算机中，采用量子比特表示信息的载体。与经典位不同，量子比特既可以表示 “ １ ” 态和 “ ０ ”态，也可以表示它们的任意叠加，如式
（１）所示：
第一个量子算法 — — 求解大数质因子分解是１９９４年Ｓｈｏｒ提出的ｎ】，１９９６年Ｇｒｏｖｅｒ又提出随机数据库搜索的量子算法，它们打开了量子算法研究

基于量子遗传算法的蚁群多目标优化研究

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｇｏｉｒｔｈｍｉｓｎｏｔｅｘｐｅ￣ｉｎｓｏｌｖｉｎｇｓｏｍｅｃｏｍｐｌｅｘｍｕｌｔｉ —ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｌａｐｒｏｂｌｅｍｓ，ａｎｄｔｅｎｄｓｔｏ
第３０卷第４期
文章编号：１００６— ９３４８（２０１３）０４— ０３２２— ０４计算来自机仿真
２０１３年４月
基于量子遗传算法的蚁群多目标优化研究
张澎，王鲁达，胡丹
（１．湘南学院计算机系，湖南郴州４２３０００；２．湖南大学计算机与通信学院，湖南长沙４１００８２）摘要：针对蚁群算法解决一些复杂多维问题的能力不强，容易陷入局部最优，造成算法早熟的情况。为解决上述问题，提出
ＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＭｕｌｔｉ — — ｏｂｊｅｃｔｉｖｅＫｎａｐｓａｃｋＰｒｏｂｌｅｍ
ＺＨＡＮＧＰｅｎｇ，ＷＡＮＧＬｕ —ｄａ，ＨＵＤａｎ
（１．Ｄｅｐ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＸｉａｎｇｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＣｈｅｎｇｚｈｏｕＨｕｎａｎ４２３０００，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ＨｕｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＣｈａｎｇｓｈａＨｕｎａｎ４１００８２，Ｃｈｉｕｎａ）

基于量子遗传算法的染缸排产问题研究

工Ｐ种类型的产品。每种染缸的容量不尽相同，对不同类型产品染色所耗时间、成本也不一样，并且不同类型染缸在不
同类型产品之间切换的成本系数也不一样。企业在一段时间
内接到的订单有Ｏ个，每个订单可以要求加工多种产品，并且要求的交货期不一样。考虑到客户重要程度约束，每个订单具有不同的超期惩罚权重。综合以上条件，安排各产品在染缸上的加工次序和加工量，在尽可能满足订单要求的前提下，使企业的总生产成本最小，该生产成本包括加工成本、
法，用于问题预处理，并采用量子遗传算法加以求解。仿真实验结果表明，方法对于求解染缸排产问题简单有效，该且采用量子遗传算法
的求解结果优于传统遗传算法，能够有效减少企业生产成本。
关翻：量子遗传算法；染缸排产；拆单；并单；批处理
Ｓｕｙ０ｅＶａｃｅｕｉｏｌｍｔｄｎＤｙｔＳｈｄｌｎｇＰｒｂｅ
ｏｄｒ．ｕｎｕＧｎｔｇｒｈＧＡ）ｓｓｄｔｏｖｙａｃｅｕｉｇｐｏｌｍ．ｉｌｔｎｒｓｌｈｗｔｅｍｅｏｍｐｅａｄｅｃｅｔｏｒｅｓＱａｔｍｅｅｉＡｌｏｉｍ（ｃｔｉｕｅｓｌｅｄｅｖｔｈｄｌｒｂｅＳｍｕａｏｕｔｓｏｔｄｉｓｌｎｆｉｎｏｓｎｉｅｓｈｈｓａｉｔ
缸ｖ在第ｋ时间段内生产产品Ｐ的量；ｃｎｃｓ表示染，个ｆｏｓｏｔ。缸ｖ处理产品Ｐ时的常数成本；ｕｉｏｔ表示染缸ｖ处理，ｎｔｓｃｖ，
单位产品Ｐ时的加工成本；ｇｏｓ表示染缸ｖ处理产品Ｐｒｓ，的总量；ｓｉｃｓｗｔｏｔｈ …～表示染缸ｖ处理产品Ｐ和Ｐ的切换， ’

基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究

（西南交通大学信息科学与技术学院，四川成都６０３）１０１摘要：对于无线传感器网络（Ｎ）ＷＳｓ中的两大关键性问题路由搜寻和能量优化，引入量子遗传算法进行
路径的搜寻，并改进算法编解码思路，降低由于网络规模扩大而导致编码长度急速增加，即减少算法的计算复杂度，而解决传统编码方式下的量子遗传算法难以适用于大规模的ＷＳｓ的缺点。通过实验表明：从Ｎ该方法能够得到更加优越和稳定的路径搜索结果，与粒子群优化算法进行１０００次重复路径搜寻试验比
Ｇ、Ａ）粒子群优化算法（ａｉｅｓａｍｏｔｉｔｎＰＯ），ｐｒｃｗｒｐｉｚｉ，Ｓ等ｔｌｍａｏ具有更快的收敛速度、更高的稳定性、更优的全局最优解等
假设ＷＳｓ的各个节点是按照给定条件分布在指定的Ｎ
特点。鉴于ＱＡ的众多优点，Ｇ目前已经提出了诸多基于ＱＡ的改进算法和策略，Ｇ比如：多宇宙并行进化策略；
总共消耗的能量则可表示为
ｅ＝ｐｅ＋＋＋ｅｌ．（）１
Ｂｌ８Ｍｍ
一
其中，ｍ表示网络确定数据丢包前的最大可行跳数，Ｌ Ⅳ表示ＷＳｓ中节点的最大检测范围内的节点数目最大Ｎ
值。因此，Ｏ，一Ｏ］择当前节点的下一跳由［ｌ卢Ｌ蛳卢选
ＲｅｅＣｎｉｌｓＳｎｓｔ１ｓａｒｌ０ｗ－ｅｓｅｏｒｎｅＪ０ｒ０・ｎｇｌａｅ１０ｎ一ｎｅｒＷＫＳｌｒＵｔＳｄｉ ● Ｄ

量子遗传算法

量子遗传算法
量子遗传算法（Quantum Genetic Algorithm，QGA）是基于量子计算原理的一种优化搜索方法，由物理学家David Deutsch提出。

它将遗传算法中的遗传变异运算与量子力学中的量子干涉运算相结合，将最优化问题转化为多重态的量子干涉实验，以此来寻找最优解。

在QGA中，通常使用一个二进制的比特序列作为代表染色体的编码，即使用0/1来表示个体的基因。

利用量子力学中的量子运算，可以把这些比特序列干涉起来，形成多重态。

每一个基因上的比特都可以在多重态中取不同的值，这样就能够把最优化问题转化为搜索多重态的问题。

在QGA中，运算过程包括三个步骤：1.量子遗传运算；2.量子测量；3.量子变异。

首先，量子遗传运算会生成一组多重态的比特序列，然后通过量子测量，可以得到一组有效的比特序列，接着，量子变异运算会对这些比特序列进行变异，最后，重复这些步骤，直到找到最优解。

综上所述，量子遗传算法是一种基于量子力学原理的优化搜索方法，可以有效解决复杂的优化问题。

量子遗传算法

达尔文认为，生物之间存在着生存争斗，适应者生存下来，不适者则被淘汰，这就是自然的选择。生物正是通过遗传、变异和自然选择，从低级到高级，从简单到复杂，种类由少到多地进化着、发展着。
遗传算法(Genetic Algorithms, GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜
索算法。它模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子(选择、交叉和变异)对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止。
1
遗传算法
基本过程
确定表示问题的编码
初始化染色体种群
计算每个个体适应度
是否满足终止条件否
根据适应度进行交叉运算
是
输出最优解变异
1
遗传算法
主要特点
优点 1
群体搜索，易于并行化处理；
不是盲目穷举，而是启发式搜索；适应度函数不受连续、可微等条件的约束，适用范围很广。容易实现。一旦有了一个遗传算法的程序，只需要改变一下适应度函数就可以应用于其他问题。
2 3
4
缺点
1
设置不当，会造成迭代次数多，收敛速度慢，全局搜索能力不强,很容易陷入局部最优解。
量子遗传算法
2
量子遗传算法
基本概念
（1）量子遗传算法是量子计算与遗传算法相结合的智能优化算法，其将量子态、量子门、量子状态特性、概率幅等量子概念引入到遗传算法当中。量子遗传算法也是一种概率搜素算法，它采用量子位来表示基因。遗传算法的基因所表达的是某一确定的信息，而量子遗传算法中，由于量子信息的叠加性使量子位所表达的基因包含所有可能的信息。

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